Landscape‐scale habitat assessment for an imperiled avian species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A comprehensive understanding of wildlife habitat suitability requires landscape‐scale assessments that provide the framework for subsequent integration with local‐scale relationships. To elucidate the functional role of habitat characteristics at large scales it is necessary to understand how abundance is related to important landscape characteristics. We estimated male greater sage‐grouse Centrocercus urophasianus abundance on leks relative to sagebrush availability, landscape connectivity and anthropogenic infrastructure densities within landscapes surrounding leks from 2006 to 2013 using binomial N‐mixture models. We focused on Wyoming, as the state will play a critical role in the long‐term persistence of greater sage‐grouse due to its relatively robust populations, widespread sagebrush habitats and innovative, large‐scale conservation approaches. Landscapes associated with higher abundance of males on leks were characterized as highly connected, sagebrush‐dominated areas with limited energy development. These modeled relationships were used to evaluate spatial and temporal changes in the landscape‐scale integrity of areas supporting the majority of the greater sage‐grouse populations in Wyoming (i.e. core areas). By assessing relative changes in abundance over time, our models indicated that most of the habitat within core areas (86%) exhibited landscape conditions conducive to supporting medium or large greater sage‐grouse populations that were stable or increasing through time. Larger populations were associated with larger, more centrally located core areas. Conversely, core areas supporting relatively small or declining populations were located along range margins in the eastern portion of the state. The landscape‐scale habitat relationships we developed can be used in combination with local‐scale assessments to generate a more complete picture of greater sage‐grouse habitat suitability.
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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) | 0,001 | 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 ».