Movement in <scp>3D</scp> : Novel Opportunities for Understanding Animal Behaviour and Space Use
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Animals move in three spatial dimensions, but many animal movement tools have only focused on the use of 2D coordinates for modelling space use, habitat selection, behavioural classification, social interactions and movement. Here, we submit that many common movement ecology analyses can and should be extended to consider all three spatial dimensions to make more robust inferences about ecological processes. We provide an overview of how home range analysis, network analysis and social network analysis, hidden Markov models, resource selection and step selection functions and hierarchical linear and additive models are used for studying animal movement in two dimensions. Then, we explain how the third dimension, z, can be used within these existing frameworks to consider how depth and altitude affect key ecological inferences drawn from animal tracking data. Our position builds on empirical and theoretical work about how three‐dimensional methods can contribute to stronger inferences in movement ecology. Key limitations to operationalisation of this framework include calibration of uncertainty in pressure sensors used to measure depth and altitude, visualisation and rendering of three‐dimensional data to make them interpretable and understandable to end‐users and generally more conventional and accepted methods for using three dimensions when conducting standard animal movement analyses.
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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 | 0,000 |
| 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 ».