A parametric model for estimating the timing and intensity of animal migration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Animals of many different species, trophic levels, and life history strategies migrate, and the improvement of animal tracking technology allows ecologists to collect increasing amounts of detailed data on these movements. Understanding when animals migrate is important for managing their populations, but is still difficult despite modelling advancements. We designed a model that parametrically estimates the timing of migration from animal tracking data. Our model identifies the beginning and end of migratory movements as signaled by changes in step length and turning angle distributions. To this end, we can also use the model to estimate how an animal’s movement changes when it begins migrating. We tested our model on three datasets: migratory ferruginous hawks ( Buteo regalis ) in the Great Plains and barren-ground caribou ( Rangifer tarandus groenlandicus ) in northern Canada, and non-migratory brown bears ( Ursus arctos ) from the Canadian Arctic. We estimated the beginning and end of migration in caribou and hawks to the nearest day, while confirming a lack of migratory behaviour in the brown bear population. The flexibility of our modelling framework allowed us to assess intricacies associated with each dataset: long-term stopover behaviour in ferruginous hawks and a priori knowledge of caribou calving areas and behaviour. In addition to estimating when caribou and ferruginous hawks migrated, our model also identified differences in how the two populations migrated; ferruginous hawks achieved efficient migrations by increasing their movement rates while caribou migration was achieved through significant increases in directional persistence. Our approach is broadly applicable to many animal movement studies. We anticipate that rigorous assessment of migration metrics will aid understanding of both how and why animals move.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».