春季学期从Lena的Python训练的下半场开始:-)。按照下面的课程(和蛋糕)来规划这个学期!
欢迎新来的博士生Milly Jones，她由Diana Cole和Eleni Matechou指导。
她正在处理由马达加斯加动植物组(MFG)，调查马达加斯加的生物多样性。她将为收集到的距离数据开发多物种时间模型。
图片显示米莉在董事会解释她的博士项目SE@K小组在我们周四的午餐时间会议。
该研讨会在法国蒙彼利埃举行，由Matt Silk和Olivier Gimenez组织，约有12名生态数据统计模型和网络建模方面的专家参加。开云体育网址
艾米丽·丹尼斯、卡莉斯特·法加德-詹金和拜伦·摩根创建了一个R包，用于将广义丰度指数与季节计数数据拟合。这项工作已发表在《生态学与进化》的论文《rGAI:一个R包，用于将广义丰度指数拟合到季节计数数据》中。
该论文可在以下网址找到:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ece3.9200
SE@K组的成员于6月27日至7月1日参加了ISEC。一些人亲自前往南非参加，另一些人则通过网络参加。
Eleni, Alex和Ioannis就环境DNA数据建模进行了半天的研讨会。
Eleni介绍了异构临时捕获再捕获模型的工作。
Alex做了一个关于元条形码数据统一建模框架的演讲。
Rachel谈到了综合人口模型的模型选择:选择多种数据类型的年龄结构。
詹姆斯的演讲是关于在英国蝴蝶数量估计的生产中对不同空间尺度的解释。
Diana谈到了生态模型中的贝叶斯可识别性。
费伊介绍了评估重新引入成功同时考虑多物种种群的工作。
Bryon谈到了使用隐马尔可夫模型将动态占用模型拟合到非常大的事件数据集。
菲利普·诺斯，21岁圣1949年5月- 4th2021年6月
我们悲痛地通知大家菲利普·诺斯的死讯，他于4日去世th2021年6月，72岁。菲利普为euing分析会议的发展做出了巨大贡献，担任了前五届会议记录的编辑。
他获得了博士学位开云体育网址鸟类学中的统计方法1979年从肯特大开云体育主頁(欢迎您)学毕业。开云体育app客服这涉及对各种BTO数据集进行新颖的分析，特别是设计了一种聚类分析方法，以确定鸟类的领地，并加强生存估计的各个方面。他在1978年发表了有影响力的论文生物识别技术采用多种方法，包括逻辑回归和点过程建模，研究天气对苍鹭生存的影响。此外，通过他的热情和研究，肯特大学和圣安德鲁斯大学之间建立了富有成效的联系开云体育app客服Fontionnelle生态与进化中心法国蒙彼利埃国家科学研究中心(CNRS Montpellier)，与BTO一起由目前的成员继续开云体育网址肯特统计生态学开云体育app客服研究小组。
菲利普是一位鸟类专家，也是一位狂热的观鸟者。例如，我们记得，他是少数几个在英国和爱尔兰第一次看到苍白的雨燕的观察员之一，因此，他很好地理解了鸟类生态学的统计和生态方面。开云体育网址鸟类学和统计建模的结合使他成为欧灵分析会议的理想贡献者，正如他在欧洲科学开云体育网址院数学生态学小组担任秘书的角色一样英国地区生物计量学会和英国生态学会．
创新的讨论和出版的会议记录成为这些euuring会议的主要特征。前两次会议分别于1986年在瓦赫宁根和1989年在森帕赫举行，菲利普一手编辑了会议记录，并联合编辑了在蒙彼利埃(1992年)、帕图克森特(1994年)和诺维奇(1997年)举行的会议记录;看到https://euring.org/meetings/analytical-meetings/analytical-meeting-proceedings） ．这是一项重要和持续的贡献，极大地推进了统计生态学相关方面的理论和应用，并广泛应用于理论和应用问题。开云体育网址它还展示了如何以提高其生态价值的方式收集和分析通过EURING协调的鸟类铃声/带计划收集的数据。特别值得注意的是，在菲利普担任编辑期间，会议论文的内容是如何演变的。第一次会议的重点是使用单个数据集来估计特定参数，主要是生存率。到1997年的会议上，人们对模型选择和应用研究产生了更大的兴趣，数据集成发展的第一个迹象将在接下来的20年里出现。
菲利普的妻子莫妮卡于2008年去世。他们的孩子罗宾、杰弗里和梅丽莎都健在，我们向他们表示深切的哀悼。
《JRSSA》最近刊登了一则讣告https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/rssa.12767
拜伦·摩根和斯蒂芬·贝利
这篇文章的题目是利用DNA了解生态系统和恢复力，探索了应用DNA和RNA技术的进步来提高对生态系统功能和恢复力的理解的机会。Eleni与东英吉利大学的Doug Yu共同撰写的文章着眼于“基于dna的方法对实现社会生态弹性的贡献”。
戴安娜是《生态时间序列状态空间建模指南》这篇论文的合著者，该论文发表在《生态学专著》上。
https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ecm.1470
文摘:状态空间模型(SSMs)是分析生态时间序列的重要建模框架。这些分层模型通常用于模拟种群动态、动物运动和捕获-再捕获数据，现在越来越多地用于模拟其他生态过程。ssm很受欢迎，因为它们很灵活，而且它们将生态过程的自然变化与观测误差分开建模。它们的灵活性允许生态学家模拟连续、计数、二进制和分类数据，这些数据具有在离散或连续时间中演化的线性或非线性过程。对两个随机来源分别建模可以让研究人员区分生物变异和采样方法的不精确性，并且通常比只对一个随机来源直接建模更好地估计感兴趣的生态量。自ssm引入以来，广泛的拟合程序已经被提出。然而，这些程序的多样性和复杂性限制了生态学家制定和拟合他们自己的ssm的能力。我们为生态学家提供知识，以创建对常见且通常隐藏的估计问题稳健的ssm，以及模型选择和验证工具，可以帮助他们评估模型与数据的拟合程度。我们对SSM进行了综述，为有兴趣学习SSM的生态学家提供了坚实的基础，为SSM的老用户介绍了新工具，并为对生态应用感兴趣的统计学家强调了有前途的研究方向。本文还附有一个深入的教程，该教程演示了如何在r中拟合和验证ssm，本文和教程一起介绍了ssm，这将帮助生态学家制定、拟合和验证他们的模型。
SE@K成员Oscar和Rachel发表了一篇论文，回顾了当前建模去除数据的最先进技术。这项工作是EPSRC项目EP/S020470/1的一部分“模拟移除和重新引入数据以改善保护”。
这篇论文全文可在这里获得:https://journals.plos.org/plosone/article/authors?id=10.1371/journal.pone.0229965
生态学中的迁移模型:系统综述
奥斯卡·罗德里格斯·德·里维拉和瑞秋·麦克雷
移除模型在80多年前被提出，作为估计未知种群规模的工具。最近，它们被用作控制不受欢迎物种的管理行动或评价迁移管理行动的有效工具。虽然模型随着时间的推移而发展，但从本质上讲，数据收集的方案保持相似:在每次采样时，都试图从研究区域捕获和移除个体。在本文中，我们回顾了迁移建模的文献，并重点介绍了迁移数据分析方法的发展，以便为希望实施这些方法的生态学家提供统一的资源。删除数据的模型已经开发出来，以更好地适应数据的重要特征，我们讨论了实现模型所需假设的变化。这种类型的数据和相关模型的相对简单性意味着该方法仍然具有吸引力，我们讨论了该技术未来的潜在作用。
