Factors Influencing the Distribution of Northern Spotted Owls in the Eastern Cascades, Washington
Notice bibliographique
Résumé
The Northern Spotted Owl (Strix occidentalis caurina) population is declining throughout its range in the United States and adjacent Canada and is facing increasing pressure from the invading Barred Owl (Strix varia). In this study, we characterize Spotted Owl habitat associations and develop 2 new habitat selection models for the eastern Washington Cascade Range. Topographic and habitat data were compiled at 2 scales (0.25 and 1.0 mi) around 224 Spotted Owl activity centers, or sites, and at 160 random locations in the same geographic region, and used to develop models for predicting owl distributions. Univariate analysis found that owl sites occurred below 5000-ft elevation and were more likely to occur as area in the >71% crown-cover class increased. Owl sites were found to be more likely to occur closer to streams and to be rare in the Subalpine Fir (Abies lasiocarpa) vegetation type. The 9–25″ tree size-class was a significant predictor of the distribution of owl sites. Habitat models were constructed that were moderately successful at predicting owl-site distribution. Models from the largest scale tested (1.0-mi radius) were the most predictive, at 80% accuracy. Top-ranked models included overstory canopy cover, tree size, elevation, precipitation, distance to stream, and tree species as predictors. The resulting models can be used to help identify likely sites for surveys and to inform conservation and landscape management activities associated with forest-health restoration.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».