Forecasting animal distribution through individual habitat selection: insights for population inference and transferable predictions
Notice bibliographique
Résumé
Habitat selection models frequently use data collected from a small geographic area over a short window of time to extrapolate patterns of relative abundance into unobserved areas or periods of time. However, such models often poorly predict the distribution of animal space‐use intensity beyond the place and time of data collection, presumably because space‐use behaviors vary between individuals and environmental contexts. Similarly, ecological inference based on habitat selection models could be muddied or biased due to unaccounted individual and context dependencies. Here, we present a modeling workflow designed to allow transparent variance‐decomposition of habitat‐selection patterns, and consequently improved inferential and predictive capacities. Using global positioning system (GPS) data collected from 238 individual pronghorn, Antilocapra americana , across three years in Utah, USA, we combine individual‐year‐season‐specific exponential habitat‐selection models with weighted mixed‐effects regressions to both draw inference about the drivers of habitat selection and predict space‐use in areas/times where/when pronghorn were not monitored. We found a tremendous amount of variation in both the magnitude and direction of habitat selection behavior across seasons, but also across individuals, geographic regions, and years. We were able to attribute portions of this variation to season, movement strategy, sex, and regional variability in resources, conditions, and risks. We were also able to partition residual variation into inter‐ and intra‐individual components. We then used the results to predict population‐level, spatially and temporally dynamic, habitat‐selection coefficients across Utah, resulting in a temporally dynamic map of pronghorn distribution at a 30 × 30 m resolution but an extent of 220 000 km 2 . We believe our transferable workflow can provide managers and researchers alike a way to turn limitations of traditional habitat selection models – variability in habitat selection – into a tool to understand and predict species‐habitat associations across space and time.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».