Step selection functions with non‐linear and random effects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Step selection functions (SSFs) are used to jointly describe animal movement patterns and habitat preferences. Recent work has extended this framework to model inter‐individual differences, account for unexplained structure in animals' space use and capture temporally varying patterns of movement and habitat selection. In this paper, we formulate SSFs with penalised smooths (similar to generalised additive models) to unify new and existing extensions, and conveniently implement the models in the popular, open‐source mgcv R package. We explore non‐linear patterns of movement and habitat selection, and use the equivalence between penalised smoothing splines and random effects to implement individual‐level and spatial random effects. This framework can also be used to fit varying‐coefficient models to account for temporally or spatially heterogeneous patterns of selection (e.g. resulting from behavioural variation), or any other non‐linear interactions between drivers of the animal's movement decisions. We provide the necessary technical details to understand several key special cases of smooths and their implementation in mgcv , showcase the ecological relevance using two illustrative examples and provide R code to facilitate the adoption of these methods. This paper offers a broad overview of how smooth effects can be applied to increase the flexibility and biological realism of SSFs.
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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 | 0,000 |
| 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 ».