Time-Frequency Segmentation of Northern Fur Seal Diving Behavior Using Autoregressive Spectral Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Analyzing marine animal movement data is essential for understanding at-sea behavior. This study introduces an autoregressive spectral analysis framework for assessing time-varying movement dynamics in northern fur seals. A time segmentation approach, based on an AR(3) model with Yule-Walker estimation, is employed to estimate movement parameters and characterize behavioral variability over time. The method captures temporal changes in movement persistence and oscillatory patterns, enabling the segmentation of behavioral states such as resting, exploratory diving, and active foraging. Using high-resolution vertical velocity data from eight northern fur seals tagged at the Pribilof Islands, Alaska, the analysis shows that a 26-minute window with 50% overlap achieves stationarity while preserving behavioral transitions. Spectral analysis identifies mid-frequency oscillations associated with active diving, low-frequency signals corresponding to exploratory diving, and spectral shifts indicative of behavioral transitions. Comparisons with non-parametric methods highlight the advantages of AR(3)-based spectral estimation in producing smooth and interpretable frequency-based insights. The framework provides new perspectives on fur seal foraging strategies and behavioral adaptations to environmental conditions. It also offers a computationally efficient alternative to state-space models, with potential for broader application in studying movement patterns of marine predators to support ecological and conservation research.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».