<i>Unrealistic</i> animal movement rates as behavioural bouts: a reply
Notice bibliographique
Résumé
Summary Johnson et al. (Journal of Animal Ecology, 2002, 71, 225–235) proposed a technique for stratifying the movements of ungulates into small‐ and large‐scale behaviours. They identified movement paths for woodland caribou and fitted a nonlinear curve to the log‐frequency of movement rates. They assumed that slow small‐scale movements were correlated with foraging activities in patches and faster large‐scale movements occurred when caribou moved between patches. Nams (Journal of Animal Ecology, 2006, 75, 298–302) reviewed the assumptions and tested the technique presented by Johnson et al. (2002). Simulated animal movements resulted in rates inconsistent with the data of Johnson et al. (2002) and the distribution necessary to fit the nonlinear curve. Nams (2006 ) challenged animal movement as suitable for the technique and concluded that sampling interval would confound results. We evaluated Nams's (2006 ) criticisms with movement data collected for caribou, moose and mountain goat. All three species demonstrated the required distribution of movement rates and sampling interval had little influence on the criterion used to identify scales of movement for a range of woodland caribou data. In addition, we tested the sensitivity of the curve‐fitting model to the width of the frequency interval for the log‐frequency plot of movement rates. We noted bias in the rate criterion, but the scalar relationship was consistent among interval widths. The discrepancy in movement data presented by Nams (2006 ) and Johnson et al. (2002) is likely the result of different movement processes. The movements of simulated animals did not encompass the full range of behaviours typically observed for ungulates. Our analyses and those of Nams (2006 ) provide little evidence to universally reject the nonlinear curve‐fitting model and the results of Johnson et al. (2002). However, we caution against blind application of the technique, as not all movement processes are suitable and the scale of movement must be consistent with the scale of the behaviour.
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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 | 0,033 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,075 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,009 |
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 ».