Predicting occurrences of geographically restricted rare floral elements with qualitative habitat data
Notice bibliographique
Résumé
Habitat-directed survey methods are often used for locating narrowly distributed rare species and communities across landscapes, though their predictive accuracy varies, depending on the element targeted and the type of data employed. We discuss habitat-directed surveys for rare floral elements in the context of landscape-level management planning, focusing in particular upon a case study from southern New Brunswick. Databases of rare species and community occurrences are important requisites for such planning, but existing information is usually deficient and expensive to develop. A habitat-based approach directs surveys to sites with a higher-than-random probability of hosting rare elements and avoids areas deemed unlikely to be of interest due to environment or disturbance factors. We describe a four-part survey procedure that uses readily available qualitative habitat descriptions and geographic information systems (GIS) based land resource data to identify sites potentially hosting rare biota. The procedure includes remote-sensed and on-site screening to confirm significance and collect ancillary data needed for conservation planning. The use of existing data is cost and time efficient, a necessity given often narrow planning windows and restricted budgets. The method described here is well suited to geographically restricted plant biota associated with distinct habitats, especially in unsurveyed or highly fragmented landscapes. However, the approach does not apply to species of wide-ranging and environmentally heterogeneous habitats. As well, by targeting only highly specific locations assumed to be "optimal" habitat, the occurrence of rare biota in other areas cannot be definitively determined and some sites will almost certainly be missed. The limitations of the procedure highlight the need for multifaceted biodiversity assessment over large areas.Key words: ecosystem management, rare species, gap analysis, habitat-directed biodiversity survey, reserve network, New Brunswick.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».