Energy selection functions: modelling the energetic drivers of animal movement and habitat use
Notice bibliographique
Résumé
1. Energetics are a key driver of animal decision-making, as survival depends on the balance between foraging benefits and movement costs. This fundamental perspective is often missing from habitat selection studies, which mainly describe correlations between space use and environmental features, rather than the mechanisms behind these correlations. To address this gap, we present a new modelling framework, the energy selection function (ESF), to assess how moving animals choose habitat based on energetic considerations. 2. The ESF considers that the likelihood of an animal selecting a movement step depends directly on the corresponding energetic gains and costs. The parameters of the ESF measure selection for energetic gains and against energetic costs; when estimated jointly, these provide inferences about foraging and movement strategies. The ESF can be implemented easily with standard conditional logistic regression software, allowing for fast inference. We outline a workflow, from data-gathering to statistical analysis, and use a case study of polar bears (Ursus maritimus) as an illustrative example. 3. We show how defining gains and costs at the scale of the movement step allows us to include detailed information about resource distribution, landscape resistance, and movement patterns. We demonstrate this in the polar bear case study, in which the results show how cost-minimization may arise in species that inhabit environments with an unpredictable distribution of energetic gains. 4. The ESF combines the energetic consequences of both movement and resource selection, thus incorporating a key aspect of evolutionary behaviour into habitat selection analysis. Because of its close links to existing habitat selection models, the ESF is widely applicable to any study system where energetic gains and costs can be derived, and has immense potential for methodological extensions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».