MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414156019 · doi:10.1111/2041-210x.70141

<scp>ECODATA</scp> : A toolbox to efficiently explore and communicate animal movements alongside environmental and anthropogenic context using geospatial big data

2025· article· en· W4414156019 sur OpenAlexaffabout
Justine Missik, Sarah C. Davidson, Madeline E. Scyphers, Mark Hebblewhite, Allicia Kelly, John Fieberg, Roland Kays, Ashley Lohr, Kelsey L.M. Russell, Michael J. Suitor, Gil Bohrer

Notice bibliographique

RevueMethods in Ecology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensYukon Department of EnvironmentGovernment of Northwest Territories
Organismes subventionnairesNuclear Safety and Security CommissionNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésGeospatial analysisToolboxBespokeContext (archaeology)SoftwareWildlifeProcess (computing)Big dataGeographic information systemRelation (database)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Integrating complex geospatial data into research and applications for wildlife ecology remains a challenge. For example, animations of wildlife tracking data can be useful for developing hypotheses, communicating with stakeholders and infrastructure planning. Conveying an effective message often requires visualizing movements in relation to custom background layers, such as dynamic weather conditions or local transportation features. However, animations are commonly made using software that is easy to use but offers few options for input layers, thus limiting their impact. Alternatively, bespoke solutions require advanced programming skills that are not readily available for many ecologists. We developed ECODATA, a suite of open‐source tools to support exploration, analysis and visualization of animal movements and dynamic geospatial data layers. The tools do not require programming skills and guide users through the process of manipulating vector, raster and tabular data files to prepare inputs to custom animations or further analyses. The software was developed by a team of remote sensing experts, quantitative ecologists, wildlife managers and conservation practitioners. We demonstrate the use of ECODATA through two examples. The first describes the use of the software to animate movements of elk ( Cervus elaphus ) and wolves ( Canis lupus ) in relation to roads, wildlife crossing structures and seasonal vegetation green‐up near Banff National Park in Canada. The second illustrates the impact of the software on wildlife management, with an animation of caribou ( Rangifer tarandus ) movements and parturitions during the calving season. Both examples include processed remote sensing data and feature layers that provide relevant local context. ECODATA offers a novel resource to explore and communicate animals' interactions with their environment, informing management decisions and conservation strategies. The flexible tools for geospatial data manipulation can be used for data visualization, as described here, or to create predictor variables for inclusion in habitat selection or other ecological models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMethods in Ecology and EvolutionMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207