Energy‐based step selection analysis: Modelling the energetic drivers of animal movement and habitat use
Notice bibliographique
Résumé
The energetic gains from foraging and costs of movement are expected to be key drivers of animal decision-making, as their balance is a large determinant of body condition and survival. 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 novel parameterisation of step selection functions (SSFs), that we term the energy selection function (ESF). In this model, the likelihood of an animal selecting a movement step depends directly on the corresponding energetic gains and costs, and we can therefore assess how moving animals choose habitat based on energetic considerations. The ESF retains the mathematical convenience and practicality of other SSFs and can be quickly fitted using standard software. In this article, we outline a workflow, from data gathering to statistical analysis, and use a case study of polar bears Ursus maritimus to demonstrate application of the model. We explain how defining gains and costs at the scale of the movement step allows us to include information about resource distribution, landscape resistance and movement patterns. We further demonstrate this process with a case study of polar bears and show how the parameters can be interpreted in terms of selection for energetic gains and against energetic costs. The ESF is a flexible framework that combines the energetic consequences of both movement and resource selection, thus incorporating a key mechanism into habitat selection analysis. Further, because it is based on familiar 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.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».