論文の概要: A semi-automatic approach to study population dynamics based on population pyramids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03788v1
• Date: Tue, 05 Aug 2025 16:59:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.398616
• Title: A semi-automatic approach to study population dynamics based on population pyramids
• Title（参考訳）: 人口ピラミッドに基づく人口動態研究のための半自動的アプローチ
• Authors: Max Hahn-Klimroth, João Pedro Meireles, Laurie Bingaman Lackey, Nick van Eeuwijk Mads F. Bertelsen, Paul W. Dierkes, Marcus Clauss,
• Abstract要約: 本稿では,アルゴリズムによる個体群データの分類を,異なる形状の「ピラミド」に分類する。 本研究では,1970年から2024年までの世界の哺乳類の動物園個体数に関するデータを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.774174463213611
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The depiction of populations - of humans or animals - as "population pyramids" is a useful tool for the assessment of various characteristics of populations at a glance. Although these visualisations are well-known objects in various communities, formalised and algorithmic approaches to gain information from these data are less present. Here, we present an algorithm-based classification of population data into "pyramids" of different shapes ([normal and inverted] pyramid / plunger / bell, [lower / middle / upper] diamond, column, hourglass) that are linked to specific characteristics of the population. To develop the algorithmic approach, we used data describing global zoo populations of mammals from 1970-2024. This algorithm-based approach delivers plausible classifications, in particular with respect to changes in population size linked to specific series of, and transitions between, different "pyramid" shapes. We believe this approach might become a useful tool for analysing and communicating historical population developments in multiple contexts and is of broad interest. Moreover, it might be useful for animal population management strategies.
• Abstract（参考訳）: 人間や動物の「人口ピラミッド」としての人口の描写は、人口の様々な特性を一目で評価するのに有用な道具である。 これらの視覚化は、様々なコミュニティでよく知られた対象であるが、これらのデータから情報を得るための形式化されたアルゴリズム的なアプローチは存在しない。 そこで本研究では, 個体群データから, 個体群の特異な特徴に関連付けられた, 異なる形状のピラミド(ピラミド)をアルゴリズムで分類する。 アルゴリズム的アプローチを開発するために,1970年から2024年までの哺乳類の世界の動物園個体数に関するデータを用いた。 このアルゴリズムに基づくアプローチは、特に、特定の一連の「ピラミド」形状間の遷移に関連する集団サイズの変化に関して、もっともらしい分類をもたらす。 我々は、このアプローチが、歴史的人口発生を複数の文脈で分析し、伝達するための有用なツールとなり、広く関心を集めていると信じている。 さらに、動物集団管理戦略にも有用かもしれない。

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