Quantifying marine mammal hotspots in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global biodiversity is undergoing rapid decline due to direct and indirect anthropogenic impacts to species and ecosystems. Marine species, in particular, are experiencing accelerated population declines leading to many species being considered at risk by regional, national, and international standards. As one conservation approach, decisions made using spatially explicit information on marine wildlife populations have the potential to facilitate recovery and contribute to national and international commitments toward conservation targets. Delineating areas of intense use by species at risk can inform future marine spatial planning and conservation efforts, including the identification of marine protected areas. Methods for detecting hotspots (e.g., areas with high density and/or abundance) enable categorical mapping of the most intensely used areas. Yet, many of the current methods for delineating hotspots, such as the top 5% threshold, are subjective and fail to account for spatial patterns. Our goal was to map spatially continuous distributions of marine mammal densities and employ quantitative statistical methods to extract hotspot locations on the northern coast of British Columbia. We integrated systematically surveyed species information with environmental variables using generalized additive models to predict marine mammal distribution and density. Hotspots were identified from the density surfaces using two approaches: aspatial top 5% method and spatially local G i * statistic using three neighborhood definitions. Heterogeneous density patterns were observed for all species, and high‐density regions were generally clustered in areas exhibiting oceanographic characteristics that may promote concentrated food resources. Combining species density surfaces and extracting hotspot locations identified regions important to multiple species and present candidate locations for future conservation efforts. Contributions from this research provide robust statistical methods to objectively map hotspot locations and generate GIS data products for informing coastal conservation decisions.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 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 ».