Identifying road avoidance behavior using time‐geography for red deer in Banff National Park, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Analysis of animal movement as a complex spatiotemporal signal attenuated by behavioural and contextual factors comprises a recent perspective in the time‐geographic study of movement. For their significant ecological and human impacts, animal–roadway interactions have become a particularly important subject matter in this arena. Analyses relying on spatiotemporal aggregation or reductive modelling of the information held in movement trajectories may overlook the influences of behaviour and environmental context. Towards expanding perspectives on animal movement and roadway interactions, this research acknowledges and characterizes the varying influence of temporally dynamic elements in the environmental context at fine spatiotemporal scales. In particular, these elements are hourly traffic volumes and their effect on the probability of animal–roadway interactions. A set of methods from time geography and signal analysis, including the probabilistic space‐time prism, comprehensive probability surface, and cross‐correlation were combined to provide for serial comparison of hourly roadway interaction probabilities and traffic volumes for red deer (Cervus elaphus) tracked in Banff National Park, Alberta, Canada. Results suggest a cyclical, diurnal repulsion in roadway interaction probabilities from periods of higher traffic volume at the hourly scale in the study area, consistent with prior theoretical and empirical findings on ungulates living in similar environmental settings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».