A method for the objective selection of landscape‐scale study regions and sites at the national level
Notice bibliographique
Résumé
Summary Ecological processes operating on large spatio‐temporal scales are difficult to disentangle with traditional empirical approaches. Alternatively, researchers can take advantage of ‘natural’ experiments, where experimental control is exercised by careful site selection. Recent advances in developing protocols for designing these ‘pseudo‐experiments’ commonly do not consider the selection of the focal region and predictor variables are usually restricted to two. Here, we advance this type of site selection protocol to study the impact of multiple landscape scale factors on pollinator abundance and diversity across multiple regions. Using datasets of geographic and ecological variables with national coverage, we applied a novel hierarchical computation approach to select study sites that contrast as much as possible in four key variables, while attempting to maintain regional comparability and national representativeness. There were three main steps to the protocol: (i) selection of six 100 × 100 km 2 regions that collectively provided land cover representative of the national land average, (ii) mapping of potential sites into a multivariate space with axes representing four key factors potentially influencing insect pollinator abundance, and (iii) applying a selection algorithm which maximized differences between the four key variables, while controlling for a set of external constraints. Validation data for the site selection metrics were recorded alongside the collection of data on pollinator populations during two field campaigns. While the accuracy of the metric estimates varied, the site selection succeeded in objectively identifying field sites that differed significantly in values for each of the four key variables. Between‐variable correlations were also reduced or eliminated, thus facilitating analysis of their separate effects. This study has shown that national datasets can be used to select randomized and replicated field sites objectively within multiple regions and along multiple interacting gradients. Similar protocols could be used for studying a range of alternative research questions related to land use or other spatially explicit environmental variables, and to identify networks of field sites for other countries, regions, drivers and response taxa in a wide range of scenarios.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».