A ERSF-VIPA framework: scalable wildlife movement modelling for conflict mitigation
Notice bibliographique
Résumé
1. Effective conservation planning and conflict mitigation can hinge on accurately modelling wildlife movement paths (WMPs), yet progress is hindered by both a shortage of reliable methods and limited data. The critical challenge, therefore, is to devise limited-data models that faithfully reproduce elusive species' movements and deliver actionable insights for human-wildlife conflict management. 2. We introduce the Enhanced Resource Selection Function-Vector-network Iterative Pathfinding Algorithm (ERSF-VIPA), a novel framework for simulating WMPs with limited data. Drawing on historical occurrence records of Asian elephants (Elephas maximus), we assume individuals make rational, goal-driven decisions based on local environmental knowledge. The ERSF employs a random forest on a hexagonal grid to estimate nonlinear resource-selection probabilities, while VIPA conducts an iterative, node-to-node search across that hexagonal vector network-scoring each candidate by combining selection probability with cubic distance coefficients to ensure ecological validity and energetic efficiency. 3. The model demonstrates high accuracy, with 90.3% of the 68 simulated paths approximating the observed paths with an average maximum deviation of 418 m. These findings underscore the model's robustness and its capacity to translate limited tracking data into actionable insights for conservation. 4. ERSF-VIPA operates using only coarse, non-continuous historical data that lack precise timestamps or spatial accuracy. By operating with minimal data requirements, ERSF-VIPA demonstrates exceptional extensibility and broad applicability for reconstructing movement paths of elusive wildlife species. Its proven accuracy in simulating Asian elephant paths further positions it as a potentially powerful decision-support framework for real-time animal monitoring and proactive human-wildlife conflict mitigation.
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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) | 0,002 | 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 ».