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Enregistrement W4395699709 · doi:10.1016/j.ecocom.2024.101082

An individual-based movement model for contacts between mule deer (Odocoileus hemionus)

2024· article· en· W4395699709 sur OpenAlexaffabout
Kelsey Gritter, Maria Dobbin, Evelyn H. Merrill, Mark A. Lewis

Notice bibliographique

RevueEcological Complexity · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of AlbertaNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOdocoileusMovement (music)Environmental scienceGeographyEcologyBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contacts between individuals are key for the spread of infectious disease. Although essential to understanding disease spread, contact rates are difficult to predict, based simply on population demographics in wildlife populations, because contact rates depend upon environmental features as well as the nature of social interactions within and between groups of individuals. We developed a detailed, behaviorally structured, individual-based model (IBM) in Netlogo to simulate contacts between- and within-groups of individual mule deer (Odocoileus hemionus), a species particularly susceptible to chronic wasting disease. The model tracks contacts (defined as two individuals coming within five meters of one another), recorded as between- or within-group depending on the social group membership of the two individuals (dyad). We parameterized the model with data from mule deer with global positioning systems (GPS) collars in east-central Alberta, Canada. Individuals move according to habitat preferences, home range attraction, and grouping behaviours. Animals were tracked at two-hour time steps and were modelled as selecting locations relative to preferred resources based on sex-specific integrated step-selection functions (iSSFs) with steps biased toward a home range centroid. Total within-group contacts increased with group size and were sensitive to changes in movement cohesion of the group and movement persistence, particularly movement cohesion. Total between-group contacts were sensitive only to the number of groups. We compared model predictions for where the locations of deer contacts occurred against an existing statistical model for the relative contact probabilities (RCP) on the same landscape (Dobbin et al. 2023). Predicted locations of deer contacts generally were consistent with higher predicted RCP values. When disease transmission is a function of contact rate, the model can be used to assess the interaction between model components (e.g., movement rates, grouping rules, home ranges, animal densities) and the spatial distribution of key natural and artificial resources that may attract deer and potentially increase disease spread.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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