Modeling distribution and abundance of multiple species: Different pooling strategies produce similar results
Notice bibliographique
Résumé
Quantifications of spatial distribution and abundance of animals are essential to identifying key landscape characteristics and targeting locations for conservation action. Since conservation decisions often focus on multiple species aggregated in groups, e.g., guild‐level, rather than individual species, predictions of species group abundance are of central importance. However, areas chosen for conservation action may differ if results from various modeling strategies also differ. Therefore, we compared three different strategies for modeling species group distribution and abundance:predict first, assemble later(PA);assemble first, predict later(AP); and the combinedassemble, predict, then assemble(APA). All strategies were performed using Boosted Regression Trees (BRTs), which were fit to individual species data and then grouped after modeling, or fit to datasets that were grouped before modeling. Modeling strategies produced very similar results in terms of statistical performance assessed through four evaluation metrics and in spatial patterns in predicted abundance. To further assess potential functional implications of any numeric differences to conservation planning, we examined the relative proportion of the predicted population within existing Canadian protected areas. This metric further confirmed similarity in predictions from the three modeling strategies. Our results suggest that locations targeted for conservation action would be highly consistent among modeling strategies. Slight differences we observed in spatial predictions may be due to data coverage across species ranges, data quality, and the flexibility of the BRTs.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».