The <scp>r</scp> toolbox <scp>grainscape</scp> for modelling and visualizing landscape connectivity using spatially explicit networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Networks are widely used for modelling landscape connectivity and have many ecological and conservation applications. The nodes in these models describe geographic locations (such as habitat patches or protected areas) and links describe the potential for organisms (or their propagules) to move among nodes. We present the r package grainscape which facilitates working with these networks within a spatially explicit framework. Package analyses are based on the minimum planar graph, a class of network where links among nodes are influenced by the spatial characteristics of features across the entire landscape. Modelling outputs are compatible with downstream packages including igraph for network analysis and ggplot2 for visualization. Tools for analysis (e.g. finding corridors) and scaling networks (e.g. grains of connectivity) are also provided. Models can be exported for visualization and analysis in Geographic Information System (GIS) or network software. This package provides a computationally‐efficient programmatic toolbox for many landscape connectivity research questions, enabling researchers to easily customize models, work at large geographic extents, generate their own network metrics, conduct sensitivity analyses and seamlessly employ r statistical functions to test models using biological data. A detailed guide, provided as an Appendix, illustrates common analysis and model variants with accompanying r code.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».