A call for increased integration of experimental approaches in movement ecology
Notice bibliographique
Résumé
Rapid developments in animal-tracking technology have enabled major advances in the field of movement ecology, which seeks to understand the drivers and consequences of movement across scales, taxa, and ecosystems. The field has made ground-breaking discoveries, yet the majority of studies in movement ecology remain reliant on observational approaches. While important, observational studies are limited compared to experimental methods that can reveal causal relationships and underlying mechanisms. As such, we advocate for a renewed focus on experimental approaches in animal movement ecology. We illustrate a way forward in experimental movement ecology across two fundamental levels of biological organisation: individuals and social groups. We then explore the application of experiments in movement ecology to study anthropogenic influences on wildlife movement, and enhance our mechanistic understanding of conservation interventions. In each of these examples, we draw upon previous research that has effectively employed experimental approaches, while highlighting outstanding questions that could be answered by further experimentation. We conclude by highlighting the ways experimental manipulations in both laboratory and natural settings provide a promising way forward to generate mechanistic understandings of the drivers, consequences, and conservation of animal movement.
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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 | 0,204 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,026 |
| Communication savante | 0,007 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».