A field test of R package <scp>GPSeqClus</scp> : For establishing animal location clusters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability to track animals with Global Positioning System (GPS) collars opened an enormous potential for studying animal movements and behaviour in their natural environment. One such endeavour is to identify clusters of GPS locations as a way to estimate predator kill rate. Clapp et al. (2021) developed an R package ( GPSeqClus ) to assess a location dataset based on user‐defined parameters to identify clusters and their characteristics. These characteristics can then help to distinguish resting‐site clusters from kill sites of their large (>50 kg) prey. We identified location clusters of an adult male wolf Canis lupus on Ellesmere Island, Nunavut, Canada in July 2009 and tracked him until he died in April 2010. Identifying location clusters was challenging because the collar only obtained two GPS locations per day (12 h apart). In July 2010, we searched 30 of 52 location‐clusters we identified as kill/scavenge sites and found 17 of them as such, given they had muskox Ovibos moschatus or caribou Rangifer tarandus pearyi remains nearby. We also documented five wolf rendezvous sites, two den sites, and the wolf's death site to total 60 location‐clusters in all. We used a two‐step process in testing the R Package GPSeqClus (hereafter GPSeqClus ): (1) compare the number of clusters our method discerned with the number identified by the new algorithm, and (2) compare the number of biologically significant clusters (e.g. den sites, kill/feeding sites) we found with the number the new algorithm located. We made these tests with GPSeqClus by varying the search radius, number of days at a site, and minimum number of locations required for a cluster. GPSeqClus compared well to our technique, with the best sub‐algorithm among the 25 we tested only missing three of our identified clusters and yielding six additional clusters. GPSeqClus identified 16 of the 17 confirmed sites of remains, all wolf home sites, and the wolf's carcass site. Identifying clusters using a 500‐m search radius, a 1.5‐day window, and a minimum of two GPS locations per cluster was suitable for a coarse GPS acquisition rate of two locations per day when prey are large, such as muskox or caribou. Given that GPSeqClus performed well with our coarse location dataset, we expect it will also perform even better with a collar acquiring more than two locations per day. Having a field‐tested utility such as GPSeqClus will enhance carnivore predation studies elsewhere.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».