Big-data approaches lead to an increased understanding of the ecology of animal movement

运动(音乐) 动物行为 生态学 野生动物 生物 数据科学 计算机科学 动物 美学 哲学
作者
Ran Nathan,Christopher T. Monk,Robert Arlinghaus,Timo Adam,Josep Alós,Michael Assaf,Henrik Baktoft,Christine E. Beardsworth,Michael G. Bertram,Allert I. Bijleveld,Tomas Brodin,Jill L. Brooks,Andrea Campos‐Candela,Steven J. Cooke,Karl Øystein Gjelland,Pratik Rajan Gupte,Roi Harel,Gustav Hellström,Florian Jeltsch,Shaun S. Killen
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:375 (6582) 被引量:345
标识
DOI:10.1126/science.abg1780
摘要

Understanding animal movement is essential to elucidate how animals interact, survive, and thrive in a changing world. Recent technological advances in data collection and management have transformed our understanding of animal "movement ecology" (the integrated study of organismal movement), creating a big-data discipline that benefits from rapid, cost-effective generation of large amounts of data on movements of animals in the wild. These high-throughput wildlife tracking systems now allow more thorough investigation of variation among individuals and species across space and time, the nature of biological interactions, and behavioral responses to the environment. Movement ecology is rapidly expanding scientific frontiers through large interdisciplinary and collaborative frameworks, providing improved opportunities for conservation and insights into the movements of wild animals, and their causes and consequences.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
我是老大应助傻子与白痴采纳,获得10
1秒前
pluto应助默岱采纳,获得10
2秒前
大模型应助Ade采纳,获得10
2秒前
乐乐应助小刺采纳,获得10
2秒前
2秒前
汉堡包应助诸葛特曼采纳,获得10
3秒前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
吴DrYDYY发布了新的文献求助10
4秒前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
4秒前
海山应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
海山应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
Mia发布了新的文献求助10
5秒前
传奇3应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
6秒前
6秒前
乐乐应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
6秒前
7秒前
7秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
monica01010发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
遆思畅完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
齐天大圣完成签到 ,获得积分10
9秒前
阿呷惹发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
10秒前
bkagyin应助shinan采纳,获得10
11秒前
研友_VZG7GZ应助合适的翠柏采纳,获得10
12秒前
12秒前
完美世界应助和安采纳,获得10
13秒前
遆思畅发布了新的文献求助10
13秒前
二十一关注了科研通微信公众号
13秒前
上官若男应助悦耳亦云采纳,获得10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Prompt Engineering for Clinicians: Harnessing AI in Everyday Medical Practice 600
Electrode Potentials 550
REAL-WORLD EFFICACY AND GENOMIC LANDSCAPE OF POLATUZUMA VEDOTIN-BASED FIRST-LINE THERAPY IN DIFFUSE LARGE B-CELL LYMPHOMA: A FOCUS ON TP53 MUTATIONS AND TREATMENT RESPONSE 500
Handbook of Luminescence Dating 500
Safety Pharmacology 500
《KNN基无铅压电陶瓷电学性能优化与物理机理研究》 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 计算机科学 化学工程 生物化学 物理 内科学 复合材料 催化作用 光电子学 物理化学 电极 细胞生物学 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6963875
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8645852
关于积分的说明 18336814
捐赠科研通 6414587
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3086947
关于科研通互助平台的介绍 2136466
邀请新用户注册赠送积分活动 2063413