Can multiscale models of species’ distribution be generalized from region to region? A case study of the koala
Notice bibliographique
Résumé
Summary While various studies have evaluated the habitat requirements for wildlife in fragmented forest landscapes at multiple spatial scales, few have considered whether there is regional variation in the most important factors. This is a conundrum for managers of any species with a broad geographical range: to what extent should studies in one region inform decisions in another? We addressed this question using a case study of the koala, Phascolarctos cinereus , in three biogeographically different fragmented forested landscapes in eastern Australia. Mixed‐effect logistic models were applied to predict koala occurrence from explanatory variables captured at four spatial scales: the individual tree, the stand (<1 ha), the patch (1–100 ha) and the landscape (100–1000 ha). We used model averaging to account for model and parameter uncertainty, and tested the cross‐regional discrimination ability of the models. We discovered that multiscale models of koala distribution cannot be readily generalized from region to region, and that specific conservation actions for each region, rather than the entire geographical range, are more appropriate. We found a strong justification for adopting a hierarchical landscape approach to koala conservation across its range. However, cross‐regional differences in habitat relationships occurred within this hierarchy. Exceptions were landscape context, which showed a consistently strong effect and high rank in all regions, and the presence of individual preferred tree species of the genus Eucalyptus , which showed modest consistency in its interaction with large‐diameter trees across the regions. In contrast, the remaining habitat variables, including patch size (a key management factor), showed moderate to strong cross‐regional variation attributed to the interaction of edaphic factors, landscape history and contemporary land‐use patterns. Synthesis and applications . Adopting a uniform conservation programme over a large geographical area is attractive to policy‐makers and conservation planners. However, our study confirms the lack of generality of species distribution models over large areas. Consequently, we argue against adopting a uniform conservation programme for species with a large geographical range.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».