Designing a network for butterfly habitat restoration: where individuals, populations and landscapes interact
Notice bibliographique
Résumé
Summary Restoring biologically appropriate habitat networks is fundamental to the persistence and connectivity of at‐risk species surviving in highly fragmented environments. For many at‐risk species, this landscape planning problem requires combining detailed biological information about the species with the landscape, economic and social realities of the restoration effort. Here, we assess the ability of potential restored landscapes to create persistent and connected populations of the federally endangered Fender's blue butterfly ( Icaricia icarioides fenderi ) in Oregon's Willamette Valley. Like many other at‐risk species, a very small amount (0·5%) of historic habitat remains and much of this habitat is highly degraded. To do this, we combine extensive demography and behaviour data from prior studies of Fender's blue with landscape maps of potential restoration sites by building and running a spatially explicit landscape model. We chose a simulation approach because previous attempts using more traditional population modelling did not provide sufficiently informative answers for this restoration problem. From our simulations, we: (a) provide a solution to the general landscape restoration problem of determining whether patches that are available according to social, economic and ecological realities are sufficient to restore persistence and connectivity; (b) supported our predictions from our previous models about persistence of our large patches and expanded our inference to include connectivity and persistence of small patches; and (c) found several emergent properties of our system, including identifying stepping‐stone patches, observing asymmetric connectivity and uncovering reciprocal effects of connectivity and population dynamics. Synthesis and applications. Assuming no large disturbances, and relying on our 14 years of data collection and models, restoring all currently degraded and potentially available habitat patches to high quality native prairie would be sufficient for long‐term persistence of Fender's blue butterfly in the West Eugene area, Oregon. This conclusion resolves many of the shortcomings of our previous population and metapopulation models that were not able to combine the necessary landscape complexity with species behaviour to address this restoration problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».