Using avian species monitoring and map-based data in a coarse-filter approach to sustaining biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
The coarse-filter approach to sustaining biological diversity attempts to maintain all representative ecosystems and wildlife habitats within an ecological region or a management unit. Ideally, the approach uses information that is simple to acquire or readily available. For Tree Farm Licence (TFL) 48 in northeastern British Columbia, we describe a coarse-filter approach that combines bird monitoring data with vegetation resources inventory (VRI) and Biogeoclimatic Ecosystem Classification (BEC) data to develop statistical relationships between species occurrences and broad habitat types. The resultant models can be readily added to existing geographical information system (GIS) databases to scale up habitat suitability estimates to the regional (tenure) level. We found that habitat types based on forest cover/age class were a better predictor of habitat suitability than BEC variants for most species, but together the two classification systems provided more information for predicting species occurrences. Forest cover/age class would also provide managers with specific attributes of the landscape that could be manipulated through management actions. The ability to treat space explicitly using habitat-based models is necessary because relationships developed for individual species indicate that no management strategy will accommodate all species in all planning units. For this reason, the ability to link the models to existing databases should greatly facilitate conservation planning. Implementation of this approach could consider all terrestrial vertebrates and other organism groups within a management area.
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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 ».