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Enregistrement W2970524684 · doi:10.1101/749085

A multilayer perspective for inferring spatial and social functioning in animal movement networks

2019· preprint· en· W2970524684 sur OpenAlexaff
Johann Mourier, Elodie J. I. Lédée, David Jacoby

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilGreat Barrier Reef Marine Park AuthorityJames Cook UniversityAustralian GovernmentAustralian Institute of Marine Science
Mots-clésContext (archaeology)Spatial contextual awarenessMovement (music)Computer sciencePopulationPerspective (graphical)Ecological networkEcologyData scienceArtificial intelligenceGeographyEcosystemBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Animal movement patterns are increasingly analysed as spatial networks. Currently, structures of complex movements are typically represented as a single-layer (or monoplex) network. However, aggregating individual movements, to generate population-level inferences, considerably reduces information on how individual or species variability influences spatial connectivity and thus identifying the mechanisms driving network structure remains difficult. Here, we propose incorporating the recent conceptual advances in multilayer network analyses with the existing movement network approach to improve our understanding of the complex interaction between spatial and/or social drivers of animal movement patterns. Specifically, we explore the application and interpretation of this framework using an empirical example of shark movement data gathered using passive remote sensors in a coral reef ecosystem. We first show how aggregating individual movement networks can lead to the loss of information, potentially misleading our interpretation of movement patterns. We then apply multilayer network analyses linking individual movement networks (i.e. layers) to the probabilities of social contact between individuals (i.e. interlayer edges) in order to explore the functional significance of different locations to an animal’s ecology. This approach provides a novel and holistic framework incorporating individual variability in behaviour and inter-individual interactions. We discuss how this approach can be used in applied ecology and conservation to better assess the ecological significance of variable space use by mobile animals within a population. Further, we argue that the uptake of multilayer networks will significantly broaden our understanding of long-term ecological and evolutionary processes, particularly in the context of information or disease transfer between individuals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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