Incorporating periodic variability in hidden Markov models for animal movement
Notice bibliographique
Résumé
Clustering time-series data into discrete groups can improve prediction and provide insight into the nature of underlying, unobservable states of the system. However, temporal variation in probabilities of group occupancy, or the rates at which individuals move between groups, can obscure such signals. We use finite mixture and hidden Markov models (HMMs), two standard clustering techniques, to model long-term hourly movement data from Florida panthers ( Puma concolor coryi ). Allowing for temporal heterogeneity in transition probabilities, a straightforward but little-used extension of the standard HMM framework, resolves some shortcomings of current models and clarifies the movement patterns of panthers. Simulations and analyses of panther data showed that model misspecification (omitting important sources of variation) can lead to overfitting/overestimating the underlying number of movement states. Models incorporating temporal heterogeneity identify fewer underlying states, and can make out-of-sample predictions that capture observed diurnal and autocorrelated movement patterns exhibited by Florida panthers. Incorporating temporal heterogeneity improved goodness of fit and predictive capability as well as reducing the selected number of movement states closer to a biologically interpretable level, although there is further room for improvement here. Our results suggest that incorporating additional structure in statistical models of movement can allow more accurate assessment of appropriate model complexity.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».