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Posts tagged #sdm
"The purpose of this narrative review is to explore the impact of #SDM on adherence to #DMDs in #MultipleSclerosis and to present new and emerging approaches to optimize adherence through enhanced patient support and engagement." doi.org/10.7224/1537...
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Intercosmos to Showcase Original Crane Game at Shibuya Designers Market #Japan #Shibuya #Intercosmos #SDM
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#スーパードルフィー
#SD
#MSD
#SDM
#海外ドール ←(種類がまだちゃんとわからず申し訳ありません)
先達の皆様に質問です。
こういうドールをオークションなどでお譲りいただくのは「あり」なのでしょうか？
公式さまの実入りにならないことはしたくない反面、かわいがっている子が次のオーナー様に届くならそれはそれで良いことなのでは？と思っています。界隈ごとにルールや美意識のある日本のオタク界なので、ここでの皆様のご意見を伺えれば幸いです。
よろしれければリプをいただければ幸甚に存じます。
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Métodos alternativos a MaxEnt para SDM con datos limitados La modelización de distribución de especies y Maxent afrontan dificultades cuando los registros de especies son escasos. Tres enfoques alternativos permiten modelizar nichos ecológicos con mayor flexibilidad en contextos de información escasa. Figura: Tres enfoques para modelizar especies con tamaños de muestra pequeños. Panel superior: el enfoque plug‑and‑play estima la tasa relativa de ocurrencia, f(occurrence), como la razón entre una distribución de presencia y una distribución de fondo. Panel central: de forma alternativa, el enfoque de razón de densidades utiliza algoritmos capaces de estimar directamente la razón entre las distribuciones de presencia y de fondo. Panel inferior: el enfoque basado en rangos ambientales omite la distribución de fondo e identifica el rango de condiciones ambientales que constituyen el nicho de una especie. Estos tres enfoques ofrecen un conjunto de algoritmos que reflejan supuestos diversos sobre decisiones de muestreo o casos de uso. En la mayoría de situaciones se desconocerá qué supuestos se cumplen (por ejemplo, los relacionados con la completitud del muestreo, el sesgo, la estacionalidad, etc.). Crear un conjunto de modelos que combine varios algoritmos y combinaciones de algoritmos que representen un abanico de supuestos permite captar esta incertidumbre, algo especialmente importante en especies con tamaños de muestra pequeños.
Comparación entre los métodos de SDM Los distintos algoritmos de SDM muestran patrones propios de sensibilidad y especificidad. La comparación revela que MaxEnt no siempre es el más eficaz y que otros métodos pueden ajustarse mejor a algunas situaciones. Figura: l rendimiento de los algoritmos varía a lo largo de un gradiente de sensibilidad–especificidad. La variación en sensibilidad y especificidad refleja diferencias en los supuestos sobre la forma del nicho y los sesgos de muestreo. Al elegir algoritmos que se distribuyen a lo largo de este gradiente, es posible representar la incertidumbre en las estimaciones de distribución. Los modelos mostrados se clasifican según su algoritmo de presencia e incluyen todos los algoritmos de fondo (véase la Información suplementaria para más detalles sobre la variación en el rendimiento debida a los algoritmos de fondo). Los puntos representan el rendimiento mediano de cada algoritmo y las líneas muestran los rangos intercuartílicos. Los modelos se ajustaron con datos de entrenamiento y las tasas relativas de ocurrencia (ROR) resultantes se convirtieron en datos binarios de presencia/ausencia seleccionando un umbral que excluía el 5% de las presencias del entrenamiento. La sensibilidad y la especificidad se evaluaron con datos independientes de presencia–ausencia. Abreviaturas: LOBAG‑OC (low‑bias bootstrap‑aggregating, one‑class), KDE (kernel density estimation), uLSIF (unconstrained least‑squares importance fitting), ruLSIF (relative unconstrained least‑squares importance fitting) y Maxnet (una implementación del algoritmo MaxEnt que utiliza glmnet para el ajuste del modelo)
Similitud entre las predicciones de los modelos de distribución de especies Los métodos que comparten supuestos generan predicciones más parecidas. Entender estas relaciones ayuda a interpretar divergencias y a mejorar la modelización de nichos ecológicos con pocos datos. Figura: La distancia en el gradiente sensibilidad–especificidad está correlacionada con la similitud de las predicciones. La distancia sensibilidad–especificidad se calculó como la distancia euclidiana entre modelos en un espacio bidimensional donde un eje representa la sensibilidad y el otro la especificidad. El grado de acuerdo entre modelos se calculó como la proporción de localidades del conjunto de datos de presencia/ausencia en las que ambos modelos coincidieron en predecir presencia o ausencia. El índice de Jaccard se calculó como el número de localidades en las que ambos modelos coincidieron en predecir presencia dividido por el número de localidades en las que al menos uno de los modelos predijo presencia. Los puntos representan las medias entre especies para cada par de algoritmos. Los modelos se ajustaron con datos de entrenamiento y las tasas relativas de ocurrencia (ROR) resultantes se convirtieron en datos binarios de presencia/ausencia seleccionando un umbral que excluía el 5% de las presencias del entrenamiento. La sensibilidad y la especificidad se evaluaron con datos independientes de presencia–ausencia.
La combinación de modelos de SDM mejora el rendimiento Combinar varios métodos reduce la incertidumbre y mejora la robustez de las predicciones. Los conjuntos de modelos equilibran sensibilidad y especificidad y superan los enfoques individuales en SDM cuando los registros son limitados. Figura: Los conjuntos se construyeron a partir de los algoritmos KDE/KDE, ruLSIF y Maxnet. La combinación se realizó de dos maneras: promediando las predicciones de los modelos y aplicando después un umbral (lo que produce predicciones binarias), y aplicando primero un umbral a cada modelo individual y agregando después los resultados (lo que genera un apoyo de 0 a 3 votos por localidad). ‘Conjunto con apoyo unánime’ y ‘conjunto con cualquier apoyo’ se refieren, respectivamente, a considerar como presencia únicamente las localidades en las que todos los modelos coinciden, o aquellas en las que al menos un modelo predice presencia. Solo se incluyeron especies con 20 o menos registros de presencia. Los modelos se ajustaron con datos de entrenamiento y se evaluaron con datos independientes de presencia–ausencia. La línea discontinua indica el mayor rendimiento mediano para cada métrica. Las cajas representan el rango intercuartílico, con los bordes marcando los cuantiles 0.75 y 0.25, y la línea horizontal indicando la mediana. Los extremos de los bigotes representan los valores mínimos y máximos calculados, y los puntos corresponden a valores atípicos. Abreviaturas: KDE (kernel density estimation) y ruLSIF (relative unconstrained least‑squares importance fitting).
La modelización de nichos ecológicos afronta un reto clave: ¿cómo obtener #SDM fiables con pocos registros? Un estudio compara #MaxEnt con métodos alternativos y muestra que, cuando los datos disponibles son escasos, el uso de varias opciones puede igualarlo o superarlo:
▶️ doi.org/10.1002/ecog...
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SDM y ballenas jorobadas en el estrecho de Magallanes Los modelos de distribución de especies y MaxEnt ayudan a entender por qué las ballenas jorobadas usan zonas clave del Estrecho de Magallanes. Estos modelos orientan la gestión de áreas marinas protegidas y mejoran la conservación basada en datos. Foto: Megaptera novaeangliae. Autor: Lorenz Carrasco (https://spain.inaturalist.org/people/lcarrasco). Licencia: CC BY-NC 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)
MaxEnt identifica los factores que explican la presencia de yubartas. MaxEnt revela cómo la temperatura superficial del mar y la clorofila influyen en la distribución de las yubartas o ballenas jorobadas. Estos patrones ambientales permiten evaluar si las áreas marinas protegidas cubren el hábitat más adecuado según los SDM. Figura: Análisis jackknife de la ganancia de entrenamiento regularizada para las ballenas jorobadas, que muestra la importancia de cada variable por separado.
Predicción espacial del hábitat óptimo El mapa de idoneidad muestra las zonas del estrecho con mayor probabilidad de presencia. Esta información permite comparar el hábitat óptimo con los límites actuales de las áreas marinas protegidas y ajustar su diseño. Figura: Curvas de respuesta de las cinco variables mejor clasificadas (A. Temperatura superficial del mar; B. Distancia a la isóbata de 100 metros; C. Distancia a la isóbata de 200 metros; D. Clorofila de verano; E. Clorofila de primavera; F. Distancia al tráfico marítimo). Las curvas muestran la respuesta media de las 10 ejecuciones replicadas de MaxEnt (líneas negras) y la desviación estándar media (en azul claro).
¿Protegen las áreas marinas lo necesario? El análisis del solapamiento revela qué parte del hábitat adecuado queda dentro de las áreas protegidas. Estos resultados ayudan a mejorar la planificación espacial marina basada en SDM y MaxEnt. Figura: Hábitat adecuado para las ballenas jorobadas predicho por el modelo MaxEnt, restringido al área cubierta por las cuadrículas de muestreo de 500 × 500 m donde podían registrarse avistamientos de ballenas, utilizando un valor umbral de 0,39 para clasificar el hábitat como ‘adecuado’.
Un nuevo estudio usa #SDM y #MaxEnt para explicar la presencia de ballenas jorobadas en el Estrecho de Magallanes y evaluar si las #áreasmarinasprotegidas las cubren adecuadamente. Datos de @gbif.org sustentan el modelo y apoyan las estrategias de conservación:
▶️ doi.org/10.1016/j.ge... #CiteTheDOI
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Flexible methods for species distribution modeling with small samples vist.ly/4rq4e #SDM #MaxEnt #NicheModels
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Les couples de « Scènes de ménages » dans un prime inédit ce soir, mardi 10 février, sur M6 #SDM #scenesdemenages www.feminactu.com/2026/02/les-...
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Scènes de Ménages : une soirée spéciale où les couples changent de vie sur M6 #SDM #m6
tv-programme.com/news/scenes-...
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« Scènes de ménages » du 10 février : ce soir le prime « Les uns chez les autres » (extrait vidéo) #TéléMédias #m6 #SDM
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"Scènes de ménages - Les uns chez les autres" prime inédit sur M6 mardi 10 février 2026 #ScenesDeMenages #Serie #Fiction #Inedit #M6 #SDM
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Secure Digital Markets Achieves Milestone with $1 Million Lightning Transaction to Kraken #USA #Austin #Lightning_Network #Kraken #SDM
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Investors in Smart Digital Group Limited Can Lead Securities Fraud Lawsuit #USA #Los_Angeles #Securities_Fraud #Smart_Digital_Group #SDM
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Race/ethnicity concordance between patients & their clinicians was linked to higher patient-reported #SharedDecisionMaking among both Black and White adults in this #JGIM #OriginalResearch study
How do we make #SDM equitable for all patients?
Read the 🆓 full-text ⬇️:
rdcu.be/eVwPO
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Modelización de nichos ecológicos basada en nuevas fuentes de datos. La modelización de nichos ecológicos combina teledetección, ciencia ciudadana e inteligencia artificial. Esto mejora la comprensión de la distribución de especies. Foto: Paisaje.
Integración de ciencia ciudadana y datosambientales. Las observaciones de ciencia ciudadana se pueden incorporar a datos ambientales para mejorar la modelización de nichos ecológicos. Esto amplía la cobertura espacial y temporal de la información disponible. Figura: Red de coocurrencia de palabras clave que muestra los principales grupos temáticos.
Aportación de la teledetección a la modelización ecológica. La teledetección añade detalle espacial y temporal que permite caracterizar mejor los hábitats. Esta información contribuye a generar predicciones más robustas dentro de la modelización de nichos ecológicos. Figura: Gráfica de tendencias anuales en las publicaciones que integran SDM con teledetección, ciencia ciudadana e inteligencia artificial (2010–2024)
Observaciones directas como base para mejorar los modelos. Las observaciones realizadas por la ciudadanía proporcionan datos esenciales para entrenar y validar la modelización de nichos ecológicos. Cada registro ayuda a mejorar la representación de la distribución de las especies. Foto: Científico ciudadano. Autor: Javier Gómez (https://spain.inaturalist.org/people/javiergmm). Licencia: CC BY-NC 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)
La teledetección, la #cienciaciudadana y la inteligencia artificial pueden integrarse para generar modelos de distribución de especies ( #SDM) más precisos y útiles. Los datos abiertos que aporta @gbif.org contribuyen a avanzar en esta línea de investigación:
▶️ psjd.icm.edu.pl/psjd/element...
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Finally got this shirt layout finished and submitted. Can't wait to see the end results. Hope it comes out good after how long it took to grind it out. ^^;
#murderdronesoc #murderdrones #SDC #SDM
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❓ Do you want to level up your #SDM skills?
Learn Bayesian Additive Regression Trees (BART) for SDMs in R. A hands-on course with @jbyoder.org on predictor selection, model training, interpretation & spatial projections using embarcadero and dbarts 🚀
www.physalia-courses.org/courses-work...
#Rstats
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petição pra trazerem #sdm pra cá, lav faz alguma coisa
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ファンタジーRPG風撮影スペースですが、少し改善しました。この愛らしいボックスに、ダイソーのハロウィン用品として購入したまま死蔵していたラグい布をかぶせて「荷物置き場」風にしました。
ついでに配置も変更して、より荷物置き場っぽく（手前より奥のほうが、布で隠している荷物らしいかと）
本当にあとで何を使うか分からないので、100均など安価なものでピンときた場合は確保一択だなあと思いました。
#ファンタジー #SDM #MSD #KDF
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snow's roomさんにお願いしていたアーチャー用革鎧（過去作品と同じもの）が届きました。前に注文していた弓矢セットと合わせて、弓兵ライラックこれにて完全体…！
赤いマントもつけてくださってて、これがまた弓兵だな〜という感じがします。
やはりドールのファンタジーRPG系装備はとてもいいものです。作ってくださるディーラー様に感謝。
#SDM #MSDシュルツ #ファンタジー #ドール #doll
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Interested in Species Distribution Modeling (SDM) and Ecological Niche Modeling (ENM) in R? Don’t miss this chance to level up your skills! The course is nearly full — www.physalia-courses.org/courses-work...
#SDM #ENM #RStats #Ecology #DataScience
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Living on the edge – physiological tolerance to frost and drought explains range limits of 35 European tree species vist.ly/4k79q #LT50 #P50 #SDM
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リヴリーアイランド（アプリ版2024年12月からの新参）とドール遊びが好きです。ドールはオビツ11やねんどろいどどーるからSDM、SD17までいろいろ。ヴァンパイアや豆本、ファンタジーRPG系の装いが好きです。 #ブルスカ引越しフォロー祭り #SDM #SD17 #ねんどろいどどーる #オビツ11 #リヴリー #ドール
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