Post prouvé par Marina Papadopoulou
Auteurs
Nous sommes trois chercheurs intéressés par le comportement collectif des animaux. Marina Papadopoulou est chercheuse postdoctorale à l’Université Tuscia en Italie, Simon Garnier est professeur au New Jersey Institute of Technology (USA) et Andrew King est professeur agrégé à l’Université Swansea (Royaume-Uni). En tant qu’équipe grec-française-Welsh avec des antécédents empiriques, mathématiques et informatiques dans différents systèmes d’étude, nous avons rassemblé la tête pour fournir aux chercheurs les outils nécessaires pour quantifier et comparer le mouvement collectif des animaux.
Collectifs d’animaux
Le mouvement collectif des animaux est souvent magnifique à regarder – que ce soit les formes sombres pulsantes créées dans le ciel ouvert par une murmure en standard, ou les sentiers de fourmis serpentant à travers la forêt profonde. Comment et pourquoi les animaux effectuent-ils de tels comportements? Les technologies modernes, telles que les drones, les caméras à grande vitesse et les dispositifs de bio-engagement, peuvent désormais fournir des données sur les mouvements des individus dans ces grands groupes, afin que nous puissions commencer à répondre à ces questions.
Avec beaucoup de données, l’une des meilleures façons de s’attaquer aux questions sur les mécanismes (comment?) Et la fonction (pourquoi?) Du mouvement collectif est d’identifier les similitudes et les différences entre différents groupes, populations ou espèces: la méthode comparative. Mais quelle sorte d’unité de comparaison devrions-nous utiliser, et avec tant de façons de mesurer les mouvements collectifs, que comparez-nous?
Dans l’essaimverse
Malheureusement, il n’y a à ce jour aucun moyen standardisé de quantifier et de comparer pleinement le mouvement collectif. Cet écart explique également le fait que la communauté scientifique intéressée par le comportement collectif est incroyablement interdisciplinaire, allant au-delà de l’écologie et de l’évolution de la physique statistique, de l’ingénierie et de la complexité. Nous avons donc décidé de commencer à construire vers une manière standardisée et de donner aux biologistes un outil pour avoir une voix plus forte sur le terrain. Heureusement, nous n’avons pas commencé à zéro. Simon est le créateur de deux packages précieux pour l’analyse des données de trajectoire, trackdf et essaim. Debout sur leurs épaules, nous avons créé un nouveau package R pour l’analyse comparative du mouvement collectif.
Clairement inspirés par la culture pop, nous envisageons des collectifs, comme des araignées, avec leurs caractéristiques uniques, existant dans un espace multidimensionnel. Au lieu d’univers parallèles, chaque dimension représente une métrique du mouvement collectif. Au lieu d’un caractère, chaque unité de comparaison est un segment de la trajectoire d’un groupe au cours de laquelle les individus se déplacent de manière coordonnée, que nous nommons un «événement» de mouvement collectif. En utilisant des techniques de réduction de la dimensionnalité, nous pouvons créer deux ou trois nouvelles dimensions pour visualiser et mieux comprendre comment les événements de nombreux collectifs sont liés les uns aux autres, des écoles de poisson aux troupeaux de l’ongulé, et du laboratoire aux domaines de l’Afrique.
Bienvenue dans le versement d’essaim!
À travers l’essaimverse
Nous avons déjà comparé plusieurs espèces en utilisant notre paquet: des poissons de stickleback, des pigeons à domicile, des moutons, des chèvres et des babouins Chacma. Lors de l’interprétation de notre premier complot en comparant les événements de différentes espèces, la plupart de ce que nous avons vu était évident: des événements de pigeon se sont regroupés à une extrémité, des événements de babouin à l’autre, mais le placement de certains événements était inattendu. Les événements de chèvre ont pris une partie centrale de l’espace et se chevauchaient de nombreuses autres espèces; sont-ils la chèvre du comportement collectif? Ainsi, à grande échelle, notre package nous permettra d’identifier les mouvements collectifs traditionnels (c.-à-d. Les personnages de Peter Parker) et des variantes plus inhabituelles (personnages de Spider-Ham).
Les comparaisons ne sont pas non plus limitées aux données empiriques: nous pouvons comparer des collectifs simulés à partir de modèles basés sur des agents pour la validation du modèle et créer un lien plus fort entre les données et la théorie. Nous présentons cela en utilisant le modèle Hope des troupeaux de pigeons, précédemment créé par Marina, et nous voyons (avec un grand soulagement de son côté), qu’il se rapproche des vrais troupeaux de pigeon et non des autres espèces.
Au-delà de l’essaimverse
Notre essaimverse rassemble différentes variantes de comportement collectif qui, nous l’espérons, inspireront des recherches plus comparatives dans le domaine. Son État ne reflète que les premières étapes d’un processus à long terme, nous visons notre package pour devenir une entité vivante de notre communauté. Plus de mesures seront ajoutées pour capturer plus de variations que nous voyons dans la nature. Plus de fonctionnalités seront ajoutées pour couvrir les cas d’utilisation et les comparaisons plus spécialisées.
L’article complet est disponible icinos vignettes étape par étape (espéré utiles) iciet notre dépôt github pour le rapport officiel de tout problème ici. Si vous êtes intéressé à discuter de plus ou à ajouter de nouvelles fonctionnalités dans le package, veuillez également nous contacter ici!
Post édité par Lydia Morley