> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://isbm.savimbo.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://isbm.savimbo.com/methodology/ja/fu-lu/nno.md). # 付録N：行動圏の算定方法 ホームレンジは公開データに基づいて検証する必要があります。採用可能な情報源は、優先順位順に、査読付き研究論文、学位論文、公開データセット、専門家の見解、NGO／政策報告書です。 希少動物の多くは、その特性に関する文献が乏しい状況です。ほとんどのプロジェクトでは、採用するホームレンジについて、独立した専門家レビュー担当者を納得させる必要があります。この科学が将来的に、より標準化され、オープンソース化されることを強く期待しています。現時点では、専門家が自由に情報を提供できるデータベースを整備し、ホームレンジに関する科学的知見と計算の透明性および堅牢性の向上を図っています。 ### ホームレンジ研究の基本プロトコル： * ホームレンジ推定値はkm2で報告します。 * 一次文献のみを使用します。 * ある種のホームレンジに関する公表情報がない場合は、可能な限り最も近縁な種の情報を使用します。 * シミュレーション研究、および排他的（非重複）領域の推定は除外します。 * 渡り鳥については、繁殖期のホームレンジを報告します。 * 推定値は、人工改変された地域よりも、できる限り自然景観に基づくものを優先します。 * 可能であれば、年次ホームレンジを報告します（渡り鳥の繁殖期ホームレンジを除く）。季節別のホームレンジ推定値のみが報告されている場合は、平均を算出して報告します。 * 異なる方法に基づく複数のホームレンジ推定値が報告されている場合は、平均（mean）を算出して報告します。 * 個体別ホームレンジの一覧または表が、報告された平均値の代わりに提示されている場合は、まず雌個体の平均（mean）ホームレンジと雄個体の平均（mean）ホームレンジを算出します。次に、これら2つの推定値の全体平均（mean）を算出して報告します。 * 個体別ホームレンジの一覧または表に、雌雄いずれかの個体が10未満しか含まれていない場合は、平均（mean）を算出して報告します。10個体以上含まれている場合は、中央値を算出して報告します。 * 最小値と最大値のみが報告されている場合は、その平均（mean）を算出して報告します。 * 報告されたホームレンジが当方のプロトコルと整合しない場合（例：性別加重のない平均など）でも、論文に提示された推定値をそのまま使用します。著者がそのような推定値を一切示していない場合にのみ、平均値または中央値を算出します。 * 当方のISBMでは、一次情報源における報告済みホームレンジ推定値の平均（mean）を使用します。ただし、特定種について参考文献が10件を超える場合は、中央値を使用します。 * 指標樹木については、平均種子散布距離を使用します。（ヒント、 [Tamme et al. 2014](https://sciwheel.com/work/#/items/203877/detail?open-members-panel=true\&collection=665582) には、種を検索するための広範なデータベースが収録されています。 [Supplement 1](https://www.esapubs.org/archive/ecol/E095/045/)！）一次データが利用できない場合は、属または科のデータから推定するか、 [Lososova et al. 2023](https://sciwheel.com/work/#/items/17323736/detail?open-members-panel=true\&collection=665582) または [Thomson et al. 2011](https://sciwheel.com/work/#/items/208570/detail?open-members-panel=true\&collection=665582) のAppendix 3を用いて外挿します。 ### データベースの例 Savimboプロジェクト向けのホームレンジに関するオープン科学の公開データベースの例を、以下に示します。ここでの特性研究にご協力いただける場合は、先住民族の多数のプロジェクトでぜひお力をお借りしたいです。ぜひご連絡ください。作業をお願いすることになります。 {% embed url="" %} --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://isbm.savimbo.com/methodology/ja/fu-lu/nno.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.