A framework for modeling habitat quality in disturbance‐prone areas demonstrated with woodland caribou and wildfire
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural resource management professionals require adaptable spatial tools for conserving and managing wildlife across landscapes. These tools should integrate multiple components of habitat quality and incorporate local disturbance regimes. We provide a spatial modeling framework that integrates three components of habitat (nutritional resources, connectivity, and predation risk) into indices of habitat quality under a simulated wildfire disturbance regime. Woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou ), a species of conservation concern, is used to illustrate our framework. We simulated disturbance from wildfire on two boreal forest landscapes to produce stand ages, from which we computed and integrated the three habitat indicator components using different schemes. Spatial variation in the influence of wildfire and the distribution of the three components of habitat resulted in heterogeneous patterns of habitat quality. The inclusion of disturbance led to a different habitat quality landscape than that of a static model in which the influence of wildfire on vegetation communities was not considered, incorporating the likelihood of persistence into the overall representation of habitat quality. The integration of nutrition, connectivity, and predation risk into a single index of habitat quality produced spatial patterns distinct from maps of the individual components. Regardless of whether the components were combined through additive, multiplicative, or minimum habitat quality threshold methods, areas of very high‐ and poor‐quality habitat were found at consistent locations across the landscape, suggesting that these two types of regions provide opportunities for long‐term management interventions. The framework presented here is adaptable and modular; it could be modified and applied to other species, regions, and disturbance regimes. It provides a nuanced representation of persistent habitat and has the potential to be a useful tool for conservation planning.
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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 ».