Hierarchical animal movement models for population‐level inference
Notice bibliographique
Résumé
New methods for modeling animal movement based on telemetry data are developed regularly. With advances in telemetry capabilities, animal movement models are becoming increasingly sophisticated. Despite a need for population‐level inference, animal movement models are still predominantly developed for individual‐level inference. Most efforts to upscale the inference to the population level are either post hoc or complicated enough that only the developer can implement the model. Hierarchical Bayesian models provide an ideal platform for the development of population‐level animal movement models but can be challenging to fit due to computational limitations or extensive tuning required. We propose a two‐stage procedure for fitting hierarchical animal movement models to telemetry data. The two‐stage approach is statistically rigorous and allows one to fit individual‐level movement models separately, then resample them using a secondary MCMC algorithm. The primary advantages of the two‐stage approach are that the first stage is easily parallelizable and the second stage is completely unsupervised, allowing for an automated fitting procedure in many cases. We demonstrate the two‐stage procedure with two applications of animal movement models. The first application involves a spatial point process approach to modeling telemetry data, and the second involves a more complicated continuous‐time discrete‐space animal movement model. We fit these models to simulated data and real telemetry data arising from a population of monitored Canada lynx in Colorado, USA. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».