Incorporating vertical movement of fishes in habitat use models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fish telemetry studies now routinely collect positional and depth data, yet analytical approaches that integrate three‐dimensional data are limited. Here we apply the potential path volume (PPV) model, a method previously developed to estimate habitat volume based on rates of avian movement, to free‐swimming fish. Using a telemetry dataset of white sucker ( Catastomus commersonii ) from Turkey Lake (Ontario, Canada), we evaluated the effects of the number of spatial positions and different methods of selecting swim speed (v swim ), a key parameter for PPV models, on habitat volume estimates. We subsequently compared habitat volume estimates and habitat overlap among white sucker pairs from the PPV models to those calculated using kernel utilization distribution‐based approaches. The number of spatial positions in the PPV model had a significant effect on habitat volume estimates, whereas the magnitude of the v swim parameter or its specificity (constant value vs. fish‐season specific parameter values) did not affect habitat volume estimates. The PPV method resulted in larger habitat volume estimates and greater habitat overlap estimates among fish pairs relative to those obtained from a three‐dimensional kernel utilization distribution method. The PPV model is a useful analytical tool that, by incorporating potential animal movement into habitat use evaluations, can help answer key ecological questions and provide insight into fish space use in a wide range of conservation and management applications.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».