A quantitative synthesis of the importance of variables used in MaxEnt species distribution models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To synthesize the species distribution modelling (SDM) literature to inform which variables have been used in MaxEnt models for different taxa and to quantify how frequently they have been important for species’ distributions. Location Global. Methods We conducted a quantitative synthesis analysing the contribution of over 400 distinct environmental variables to 2040 MaxEntSDMs for nearly 1900 species representing over 300 families. Environmental variables were grouped into 24 related factors and results were analysed by examining the frequency with which variables were found to be most important, the mean contribution of each variable (at various taxonomic levels), and using TrueSkill™, a Bayesian skill rating system. Results Precipitation, temperature, bathymetry, distance to water and habitat patch characteristics were the most important variables overall. Precipitation and temperature were analysed most frequently and one of these variables was often the most important predictor in the model (nearly 80% of models, when tested). Notably, distance to water was the most important variable in the highest proportion of models in which it was tested (42% of 225 models). For terrestrial species, precipitation, temperature and distance to water had the highest overall contributions, whereas for aquatic species, bathymetry, precipitation and temperature were most important. Main conclusions Over all MaxEnt models published, the ability to discriminate occurrence from reference sites was high (averageAUC = 0.92). Much of this discriminatory ability was due to temperature and precipitation variables. Further, variability (temperature) and extremes (minimum precipitation) were the most predictive. More generally, the most commonly tested variables were not always the most predictive, with, for instance, ‘distance to water’ infrequently tested, but found to be very important when it was. Thus, the results from this study summarize the MaxEntSDMliterature, and can aid in variable selection by identifying underutilized, but potentially important variables, which could be incorporated in future modelling efforts.
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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 | 0,062 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».