SENSITIVITY OF POPULATION VIABILITY TO SPATIAL AND NONSPATIAL PARAMETERS USING GRIP
Notice bibliographique
Résumé
Metapopulation dynamics are influenced by spatial parameters including the amount and arrangement of suitable habitat, yet these parameters may be uncertain when deciding how to manage species or their habitats. Sensitivity analyses of population viability analysis (PVA) models can help measure relative parameter influences on predictions, identify research priorities for reducing uncertainty, and evaluate management strategies. Few spatial PVAs, however, include sensitivity analyses of both spatial and nonspatial parameters, perhaps because computationally efficient tools for such analyses are lacking or inaccessible. We developed GRIP, a program to facilitate sensitivity analysis of spatial and nonspatial input parameters for PVAs created in RAMAS Metapop, a widely applied software program. GRIP creates random sets of input files by varying parameters specified in the PVA model including vital rates and their correlations among populations, the number and configuration of populations, dispersal rates, dispersal survival, initial population abundances, carrying capacities, and the probability, intensity, and spatial extent of catastrophes, while drawing on specified parameter distributions. We evaluated GRIP's performance as a tool for sensitivity analysis of spatial PVAs and explored the consequences of varying spatial input parameters for predictions of a published PVA model of the sand lizard (Lacerta agilis). We used GRIP output to generate standardized regression coefficients (SRCs) and nonparametric correlation coefficients as indices of the relative sensitivity of predicted conservation status to input parameters. GRIP performed well; with a single analysis we were able to rank the relative influence of input parameters identified as influential by the PVA's original author, S. A. Berglind, who used three separate forms of sensitivity analysis. Our analysis, however, also underscored the value of exploring the relative influence of spatial parameters on PVA predictions; both SRCs and correlation coefficients indicated that the most influential parameters in the sand lizard model were spatial in nature. We provide annotated code so that GRIP may be modified to reflect particular species biology, customized for more complex spatial PVA models, upgraded to incorporate features added in newer versions of RAMAS Metapop, used as a template to develop similar programs, or used as it is for computationally efficient sensitivity analyses in support of conservation planning.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».