A quantitative approach to conservation planning: using resource selection functions to map the distribution of mountain caribou at multiple spatial scales
Notice bibliographique
Résumé
Summary Visualizing the distribution of rare or threatened species is necessary for effective implementation of conservation initiatives. Generalized linear models and geographical information systems (GIS) are now powerful tools for conservation planning, but issues of data availability, scale and model extrapolation complicate some applications. Mountain caribou are an endangered ecotype of woodland caribouRangifer tarandus caribouthat occurs across central and southern British Columbia, Canada. Currently, conservation professionals use coarse small‐scale maps of important habitats to manage forest harvesting and human access across the northern extent of mountain caribou range. These maps were produced before the advent of readily available digital spatial information and are based on expert opinion and limited empirical data. With the purpose of refining existing maps, we used survey results, radio‐telemetry locations and GIS data to construct resource selection functions (RSF) that quantified the habitat affinities and predicted the relative probability of occurrence of mountain caribou at two spatial scales. At the scale of the patch, the most parsimonious RSF model consisted of covariates for vegetation and aptly predicted the occurrence of caribou across low‐ to mid‐elevation habitats, but performed poorly across steep alpine terrain. At the landscape scale, a model containing Gaussian terms for elevation and slope was effective at predicting the broader distribution of caribou. We produced a map consisting of the product of the relative probabilities of the patch and landscape RSF. The final map represented the relative probability of occurrence of caribou in vegetative patches weighted by the relative probability of occurrence across the larger study area. We found strong agreement between current definitions of important caribou habitats developed from expert opinion and RSF‐based maps generated from empirical data. Synthesis and applications. Both expert opinion and RSF‐based approaches offer unique advantages for conservation mapping. Interpretability of results, documentation and repeatability of methods and data, estimates of precision and costs should all be considered when evaluating a technique. We argue that for some species and geographical locations, RSF is a superior technique, but expert opinion should play a role in model development and interpretation.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».