Modelling occupancy of an imperilled stream fish at multiple scales while accounting for imperfect detection: implications for conservation
Notice bibliographique
Résumé
Summary Predictive models of species distribution are useful tools to identify habitats of imperilled species for protection, inventory and restoration. Critical aspects of such models include the influence of scale, uncertainties associated with imperfect detection and spatial autocorrelation and transferability of model predictions. We addressed these issues in developing occupancy models of the imperilled eastern sand darter ( Ammocrypta pellucida ) based on surveys of the Grand and Thames Rivers, Ontario, Canada. Eastern sand darter detection probabilities were remarkably different between streams, but factors affecting site occupancy were similar. The proportion of sand and fine gravel was most important, but water clarity and biotic indices also received support in additive models. Accounting for spatial autocorrelation reduced the effect of important covariates. Occupancy was more closely related to substratum at the site level than factors at broader scales (reach and valley segment), further emphasising the substratum specificity of this species. Almost all of the top‐ranked site and reach occupancy models had good predictive performance based on assessments of transferability. These models indicate that three formerly occupied Ontario catchments have a high probability of supporting the species and deserve consideration for repatriation. Our methods demonstrate how a comprehensive approach to occupancy modelling can be used to help guide recovery efforts for imperilled species.
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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 | 0,000 | 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 ».