Bayesian estimation of spatially varying mortality risk using tagged animal data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The survival of animals is impacted by landscapes of spatially varying mortality factors including habitat type, predation risk or harvest risk, among others. Characterization of these spatial mortality processes is important for managing animal populations and their habitats, yet this information has proved challenging to capture. Advances in telemetry now make it possible to monitor tagged individuals' locations through time for a wide range of taxa, providing opportunity to assess movement and mortality simultaneously through spatial time‐to‐event data. Existing time‐to‐event modelling frameworks have largely ignored spatially varying mortality processes or have treated an animal's location as fixed at a regional level. Here we present a general spatial survival model for analysing time‐to‐event data arising from animal telemetry. Our model has a flexible Cox regression form and can estimate the effects of conventional non‐spatial risk factors (size, seasonality, etc.), spatial covariates (e.g. habitat type) and spatial variation in risk not explained by covariates on mortality. We show how to fit our model using Bayesian methods and demonstrate applications of our model with several simulated examples and two animal telemetry case studies. Our model produced consistent and unbiased parameter estimates throughout simulations with a variety of spatial and non‐spatial hazards. In the first case study, data from 147 tagged caribou in British Columbia, Canada, revealed a spatially heterogeneous mortality landscape with caribou survival varying by elevation, likely in response to space use by predators. Our second case study involved a dataset of 390 acoustically tagged Atlantic cod in a southern Norwegian fjord where a marine protected area (MPA) was established during the study. We found that the MPA led to a shift from mostly fishing mortality to mostly natural mortality within the fjord and that these risks had markedly different spatial hazard patterns. Our spatial time‐to‐event model can make use of data from a variety of widely used telemetry technologies to characterize landscapes of mortality risks for different taxa. Our work provides new opportunities to inform the spatial ecology and management of fish and wildlife populations.
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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 ».