Using a Cost-Distance Time-Geographic Approach to Identify Red Deer Habitat Use in Banff National Park, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Animal movements are realizations of complex spatiotemporal processes. Central to these processes are the varied environmental contexts in which animals move, which fundamentally impact the movement trajectories of individuals at fine spatial and temporal scales. An emerging perspective in time geography is the direct examination of the influence that varying contexts may have on observed movements. An approach that considers environmental context can yield actionable information for wildlife management, planning, and conservation; for instance, identifying areas of probable occupancy by an animal may improve the efficiency of fieldwork. This research develops the first known practical application of a new cost-distance-based, probabilistic voxel space–time prism (CDBPSTP) in efforts to more realistically characterize the unobserved habitat occupancies of animals occurring between known positions provided by location-aware technologies. The CDBPSTP method is applied to trajectory data collected for a group of red deer (Cervus elaphus) tracked near Banff National Park, Alberta, Canada. As a demonstration of the added value from examining how context influences movement, CDBPSTP habitat occupancy results are compared to the earlier PSTP method in context with empirical and theoretical understandings of red deer habitat preference and space-use behaviors. This comparison reveals that with CDBPSTP, variation present in the mover’s environment is explicitly considered as an influence on the mover’s probable path and occupancies between observations of its location. With the increasing availability of high-resolution geolocational and associated environmental data, this study highlights the potential for CDBPSTP to be leveraged as a broadly applicable tool in animal movement analysis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».