Can habitat selection predict abundance?
Notice bibliographique
Résumé
. Habitats have substantial influence on the distribut ion and abundance of animals. Ani-\nmals’ selective mo vement yields their habitat use. Animals generally are more abundant in\nhabitats that are selected most strongly.\n2. Models of habitat selection can be used to distribute animals on the landscape or their\ndistribution can be modelled based on data of habitat use, occupancy, intensity of use or\ncounts of animals. When the population is at carrying capacity or in an ideal-free distri-\nbution, habitat selection and related metrics of habitat use can be used to estimate abun-\ndance.\n3. If the population is not at equilibrium, models have the flexibility to incorporate density\ninto models of habitat selection; but abundance might be influenced by factors influencing fit-\nness that are not directly related to habitat thereby compromising the use of habitat-based\nmodels for predicting population size.\n4. Scale and domain of the sampling fram e, both in time and space, are crucial consider-\nations limiting application of these models. Ultimately, identifying reliable models for predict-\ning abundance from habitat data requires an understanding of the mechanisms underlying\npopulation regulation and limitation.\nanimal movement, occupancy, population estimation, population size, presence-\nonly data, resource selection functions
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».