Predicting species distributions for conservation decisions

2013· article· en· 2 019 citations· W2127367934 sur OpenAlex· 10.1111/ele.12189

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,030

Tête enseignante GPT0,239

Écart entre enseignants: 0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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 découle

Résumé

Species distribution models (SDMs) are increasingly proposed to support conservation decision making. However, evidence of SDMs supporting solutions for on-ground conservation problems is still scarce in the scientific literature. Here, we show that successful examples exist but are still largely hidden in the grey literature, and thus less accessible for analysis and learning. Furthermore, the decision framework within which SDMs are used is rarely made explicit. Using case studies from biological invasions, identification of critical habitats, reserve selection and translocation of endangered species, we propose that SDMs may be tailored to suit a range of decision-making contexts when used within a structured and transparent decision-making process. To construct appropriate SDMs to more effectively guide conservation actions, modellers need to better understand the decision process, and decision makers need to provide feedback to modellers regarding the actual use of SDMs to support conservation decisions. This could be facilitated by individuals or institutions playing the role of 'translators' between modellers and decision makers. We encourage species distribution modellers to get involved in real decision-making processes that will benefit from their technical input; this strategy has the potential to better bridge theory and practice, and contribute to improve both scientific knowledge and conservation outcomes.

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La notice

Revue: Ecology Letters
Thématique: Species Distribution and Climate Change
Domaine: Environmental Science
Établissements canadiens: University of Toronto
Organismes subventionnaires: Australian Research CouncilMcMaster UniversityCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationCentre of Excellence for Environmental Decisions, Australian Research Council
Mots-clés: Process (computing)Identification (biology)Endangered speciesComputer scienceDecision support systemConstruct (python library)Distribution (mathematics)Management scienceSelection (genetic algorithm)EcologyHabitatEnvironmental resource managementBiologyArtificial intelligenceEngineeringEconomicsMathematics
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2127367934