The maximum entropy principle to predict forager spatial distributions: an alternate perspective for movement ecology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Maximum Entropy Principle (MaxEnt) is a powerful inference principle that allows to determine the distribution that describes a system on the basis of the information available, usually in the form of averages of observables (random variables) of interest for the system, and the assumption of maximal ignorance (maximum entropy) beyond the stated prior information.In this work we focus on the use of MaxEnt in the context of spatial ecology for building theory to predict equilibrium foraging distributions. This represents a new application of MaxEnt and a novel approach to compute spatial foraging distributions, which is able to incorporate mechanisms such as resource-depletion, optimallity of the foraging strategy, travel costs, information uncertanity, and inter-specific and intra-specific competition into the statistical inference. Our results show how our model predictions can resemble both, the predictions of optimal and random foraging, and give a simple quantitative way to connect these two extreme foraging behaviours. In addition, our work show the capability of modelling using energy and entropy arguments to relax most of the basic assumptions of the Ideal Free Distribution of ecology to expand its range of applicability.Overall, we show the power of MaxEnt to build theory and to relate existing models in spatial ecology by use of a universal principle. We further discuss the potential applicability of MaxEnt to build theory in other contexts of ecology, such as to formulate population dynamics models, and the potential use of the dynamic form of MaxEnt, i.e. the Maximum Caliber Principle, to develop further theory on dynamical systems in spatial ecology.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».