Code for analysis of polar bear maternal den abundance and distribution in four regions of northern Alaska and Canada within the Southern Beaufort Sea subpopulation boundary (1982-2015)
Notice bibliographique
Résumé
We have archived the derived data files and R/JAGS code for our analysis as a U.S. Geological Survey data release (link ). The code is divided into three R scripts: 1) pbdens_landdens_JWM.r contains R code for fitting hierarchical Bayesian models of polar bear maternal den abundance and distribution for the Southern Beaufort Sea (SBS) subpopulation, 1982-2015. This script requires the installation of JAGS (http://mcmc-jags.sourceforge.net/), and several model files in the JAGS programming language (.bug extension) must be present in the same working directory. There are four required model files: allyears_no_timevar.bug, allyears_timetrend_areablock.bug, allyears_timetrend_areablock.bug, allyears_timevar_areadot.bug, allyears_timevar_areavar.bug, and allyears_timevarblock_areablock.bug, which represent the structure of individual models with various levels of complexity (annual variation in the probability of dens occurring on land and the probability of land dens occurring in each of four study regions). 2) polarbearden_SBS_kde_JWM.r will create 95% kernel density estimates of observed polar bear den locations on land for three periods: 1982-2015, 1982-1999, and 2000-2015. This script includes code for basic plots of the kernel density maps, conversion into raster and shapefile formats, and summary statistics for comparing kernel density estimate values among regions of interest within the SBS. 3) pbdens_SBS_RF_RSF_JWM.r will fit a resource selection function for predicting the probability of a location being used as a polar bear maternal den based on environmental characteristics, by contrasting "used" (observed dens) and "available" (random locations within the 95% kernel density estimate boundary where dens were not observed) for polar bear maternal den locations on land in the SBS. This script also includes code for summarizing model fit, evaluating predictor variable importance, and plotting partial dependence plots characterizing the marginal effect of individual predictor variables on the probability of a location being classified as "Used";. All scripts contain additional documentation describing the data objects used in the analysis, their sources, and the analytical tools that we used. The repository also contains an RData object ('pbdens_SBS_JWM.RData') with all data inputs required for each script.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,264 | 0,115 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».