动物运动科学数字生态系统：使动物运动数据集、数据关联技术、方法与环境图层更易被发现、解读与分析
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2020-05-29 v2 信息检索
定量方法
摘要
运动是动物生命的基本方面，并在决定种群动态、群落、生态系统与多样性的结构中起关键作用。近年来，通过 GPS 颈圈、相机陷阱、声学传感器与公民科学对动物运动的记录，连同研究者用以语境化这些运动的环境及其他辅助数据的丰富，已达到体量、速度与多样性之水平，使运动生态学研究步入大数据科学之域。该数据增长催生了日益复杂的运动分析方法。因此，动物生态学家需要对统计学、地理信息系统 (GIS)、遥感与编程等技术技能有更深理解。故而，协作变得愈发关键，因为研究既需领域知识又需技术专长。动物运动与环境数据集通常存于政府机构、大学与非政府组织 (NGOs) 运营的存储库中，方法则见于科学期刊。然而，这些实体间几乎无连通。构建动物运动科学数字生态系统当下至关重要。该数字生态系统代表一种环境，其中运动数据、环境图层与分析方法可被发现并用于高效存储、处理与分析。我们认为，此类系统将通过促成协作、便利复现、拓展潜在分析的时空范围以及限制方法开发中的冗余，助力运动生态学领域的成熟。我们描述了数字生态系统的关键组成部分、需应对的关键挑战，以及针对这些挑战的潜在解决方案。
引用
@article{arxiv.2004.05976,
title = {A Digital Ecosystem for Animal Movement Science: Making animal movement datasets, data-linkage techniques, methods, and environmental layers easier to find, interpret, and analyze},
author = {Brendan Hoover and Gil Bohrer and Jerod Merkle and Jennifer A. Miller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.05976},
year = {2020}
}
备注
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