抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
小型または陰的種の社会的行動の研究は,個人のスパース点ベース観測(例えば,ライブトラッピングデータ)からネットワークの構築にしばしば依存している。このようなアプローチは,同じトラッピング位置において非同期的に検出される個体が相互作用する可能性が高いと仮定する。しかし,ロバストな共トラッピングネットワークを作るのに,多くのデータがいかに必要であるかに関する指針はほとんどない。本研究では,共トラッピングネットワークが,共トラッピングが共有空間利用(そして,次に相互作用の可能性)を捉えることを広く仮定し,そして,それが共有空間利用を直接モデル化するのに,より節約できる可能性を提案した。著者らは最初に,動物利用空間がどのように宇宙空間を利用するかの特性が,個人が同時発生する可能性をモデル化する新しい方法を確立するのを助けることができることを強調するために,経験的データを使用した。次に,個人の家庭の範囲を明示的にモデル化する手法と,個人(空間重複ネットワーク)間の空間での重複は,真の共有空間利用ネットワーク(空間共有イベントから構築された共トラッピングネットワーク)と相関する,観測されたネットワークを推論するためのより少ないデータを必要とすることを示した。さらに,空間重複推定に基づく共有空間利用ネットワークも,真の共有空間利用ネットワークに存在する生物学的効果の検出に対して,より強力であることを示した。最後に,共有空間利用から社会的相互作用について推論を行うのに適切であるかを論じた。本研究は,生態学と進化における重要な疑問の範囲に取り組むために,陰窩種からまばらなトラッピングデータを使用する可能性を確認した。動物社会ネットワークを実践する署名は,個人の反復(共)観察を必要とする。個体間の接続を特性化するための十分なデータの収集は,小さなげっ歯類のような陰窩生物を研究するとき,大きな挑戦である。本研究は,既存の空間マーク再捕獲データから,空間利用重複(相互作用の可能性を表す)を同じ場所(例えばトラップ)の個人の観測から推定することにより,ネットワークを構築するアプローチを鼓舞する。次に,シミュレーションを用いて,この方法が,現在のアプローチと比較して,推定(または観測)ネットワークと真の基礎となるネットワークの間の一貫して高い相関を提供し,より高い相関に達するためのより少ない観察を必要とすることを実証した。さらに,これらの改良は,統計的仮説試験に対して,より大きなネットワーク精度およびより多くの電力へ変換することを実証した。【JST・京大機械翻訳】
