The roles of spatial configuration and scale in explaining animal distributions in disturbed landscapes: a case study using pond-breeding anurans
Notice bibliographique
Résumé
Scale is fundamental to ecological studies as patterns exist at multiple levels of organisation. Scale is critically important when assessing a species' distribution, and it can influence the results of complex landscape analyses. If ignored, conservation and management decisions may be inappropriate. In this study, we assessed an often overlooked element in landscape analyses, spatial configuration, to uncover patterns of species distribution. Specifically, we evaluated cover by native vegetation within an urban landscape using a non-nested approach based on discrete consecutive rings (e.g., 0-50 m, 50-100 m, etc.) and a traditional nested approach based on concentric circles (e.g., 0-50 m, 0-100 m, etc.) to determine whether these approaches differ in their effectiveness in uncovering relationships between land cover and animal occurrence in a disturbed, urban landscape. We performed spatial configuration analyses using two anuran amphibian species (wood frog, Lithobates sylvaticus; and boreal chorus frog, Pseudacris maculate) sampled via call surveys at 75 wetlands (of constructed stormwater sites [n=58] and natural wetlands [n=17]) located within the city of Edmonton, Alberta, Canada. Furthermore, we evaluated the relationship between proportion of native vegetation and species occurrence at three grain sizes (10 m, 50 m, and 100 m) based on analyses of non-nested concentric zones. The nested and non-nested approaches differed in their predictions regarding the occurrence of the frog species. The nested approach explained a higher percentage of deviance when predicting wood frog occurrence than did the non-nested analyses whereas the non-nested approach explained a higher percentage of deviance when predicting boreal chorus frog occurrence. We identified locations surrounding wetlands that predicted occurrence using the non-nested approach that were not detected by the nested approach, suggesting that non-nested analyses may represent an overlooked tool for habitat assessment. Top models for predicting occurrence varied among the three grain sizes, suggesting that our ability to detect environmental heterogeneity is scale-dependent. Incorporating spatial configuration (non-nested and nested designs) and multiple grain sizes in analyses may provide better resolution of landscape patterns and help uncover causes behind species' distributions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».