MigConnectivity包

Jeffrey A.Hostetler、Michael T.Hallworth

2024-03-25

欢迎使用MigConnectivity软件包！我们希望您觉得它有帮助。越来越多的工具可用于研究季节性迁徙动物在年周期内的分布，包括个体追踪，量化范围内迁徙的任务连接模式。然而，集成数据类型需要方法这说明了采样的差异和每种数据类型固有的精度和偏差。这个MigConnectivity公司包提供了用于估计两个或多个迁移连接的模式和强度年度周期的阶段。我们开发了集成内在从相同或不同的人。我们添加了功能以集成分析根据不同数据解释季节分配之间的差异类型（带状荧光计数器、轻型地质探测器、稳定同位素组织、遗传学和GPS）的精确度、偏差、再计数概率，和方向性（即将育种与非育种相结合从非繁殖到繁殖）。

MigConnectivity包允许用户估计或计算迁徙动物在年周期，使用各种不同的数据类型函数estTransition。用户还可以估计或计算迁移连接性强度（MC），是量化人口在年周期。MC独立于数据类型并负责在季节范围内分布的人口相对丰度。该包包括估计MC（estStrength）和更多功能迁移连接强度的传统度量（Mantel相关性；rM；estMantel）包含多重不确定性采样误差的来源。我们有几个小插曲可以帮助您导航包：

1. 工作示例处理数据的
2. 这个est转换函数估计迁移连通性模式（ψ，跃迁概率）来自季节运动数据（Hostetler等人，未注明日期）
3. 这个est强度该函数根据跃迁概率和相对丰度（Cohen等人，2018年；Roberts等人，2023年）
4. 这个差异MC函数比较两个或多个分类群的MC（科恩等2019年）
5. 模拟以及使用同位素数据可能很难，所以看看这个如果你需要这样做的话（科恩等人2019年）
6. 最后，我们有一个老的小插曲，这个主插曲替换，其中包括许多示例，但不包括更多最近的功能。查看我们的较老的功能渐晕