Use of Empirically Derived Source‐Destination Models to Map Regional Conservation Corridors
Notice bibliographique
Résumé
The ability of populations to be connected across large landscapes via dispersal is critical to long-term viability for many species. One means to mitigate population isolation is the protection of movement corridors among habitat patches. Nevertheless, the utility of small, narrow, linear features as habitat corridors has been hotly debated. Here, we argue that analysis of movement across continuously resistant landscapes allows a shift to a broader consideration of how landscape patterns influence connectivity at scales relevant to conservation. We further argue that this change in scale and definition of the connectivity problem improves one's ability to find solutions and may help resolve long-standing disputes regarding scale and definition of movement corridors and their importance to population connectivity. We used a new method that combines empirically derived landscape-resistance maps and least-cost path analysis between multiple source and destination locations to assess habitat isolation and identify corridors and barriers to organism movement. Specifically, we used a genetically based landscape resistance model for American black bears (Ursus americanus) to identify major movement corridors and barriers to population connectivity between Yellowstone National Park and the Canadian border. Even though western Montana and northern Idaho contain abundant public lands and the largest wilderness areas in the contiguous United States, moving from the Canadian border to Yellowstone Park along those paths indicated by modeled gene flow required bears to cross at least 6 potential barriers. Our methods are generic and can be applied to virtually any species for which reliable maps of landscape resistance can be developed.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».