Notice bibliographique
Résumé
The population of northern fur seals (Callorhinus ursinus) in the Pribilof Islands, Alaska has declined dramatically during the past 35 years. Arresting the decline of the species requires an understanding of their foraging behaviour at sea and is particularly important for those adult females whose foraging success is also linked to pup survival. We propose an augmented state space methodology for studying behavioural patterns using high-resolution movement time series. We show how non-stationary time series models that describe systems for whom parameters evolve slowly over time relative to the state dynamics can be estimated at relevant time scales for behavioural inference. This framework allows us to relate the time-varying parameter estimates of an auto-regressive system model to the seal's at-sea behaviour. The at-sea behaviour states of eleven lactating female northern fur seals were then matched, spatially and temporally, to a set of environmental variables, some of which were averages that represented the oceanic conditions over a large spatial area. The mismatch of scale between seal behaviour and the spatial variables was accounted for by applying an error-in-covariate Bayesian hierarchical model. Using this approach, we were able to link together northern fur seals that went to disparate regions of the eastern Bering Sea, with widely variable information about their underlying environmental fields into a single model. This application of a hierarchical model relates changes in identifiable behavioural states of the northern fur seal to changes in the Alaska commercial groundfish industry over a diurnal foraging cycle. The methodology described in this thesis is adaptable for analyzing any type of high-resolution movement data on marine predators, and will allow for the characterization of other at-sea behaviours as well as other descriptors of pelagic habitat and foraging success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».