Are trapping data still suited for home range estimation? An analysis with various estimators, asymptotic models and data ordering procedures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the size of animals’ home ranges is vital for studies in ecology and conservation. Trapping datasets are an important source of information when targeting the biodiversity of an area, inconspicuous species, or high numbers of individuals in contrast to more expensive telemetry-based methods such as radio- or GPS-collaring. Currently, studies relying on trapping lack an evaluation of the performance of existing home range estimation procedures comparable to those developed for telemetry. Using animal movement simulations, we evaluate three variables reflecting the trade-offs faced by ecologists when designing a trapping study, 1) the number of observations obtained per individual, 2) the trap density and 3) the proportion of the home range area falling inside of the trapping grid. We compare the performance of five estimators on these conditions, four commonly used (AKDE, KDE, MCP, LoCoH) and a possible alternative for situations with low trap density or high number of observations (bicubic interpolation). We further test suggested benefits of using asymptotic models (Michaelis-Menten and monomolecular) to assess the total home range area when information obtained per individual is scarce, as this situation might be common in trapping datasets. In addition, we propose sorting the observations based on the distance between locations to improve the performance of asymptotic models’ estimates. Using the results of the different procedures we constructed a generalized additive model (GAM) that allows predicting the bias in home range size under the different scenarios investigated. Our results show that the proportion of the area covered by the trapping grid and the number of observations were the most important factors predicting the accuracy and reliability of the estimates. The use of asymptotic models helped obtaining an accurate estimation at lower sample sizes and this effect was further improved by distance-ordering. The autocorrelation informed KDE was the estimator performing best under most conditions evaluated. Nevertheless, bicubic interpolation can be an alternative under common trapping conditions with low density of traps and low area covered. We provide the current results to the constructed GAM as a prospective tool for ecologists planning a new study or with already collected datasets that aim at assessing the potential biases in their estimates. Reliable and accurate home range estimates using trapping data can optimize monetary costs of home range studies, potentially enlarging the span of species, researchers and questions studied in ecology and conservation.
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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 | 0,139 | 0,320 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».