Hindcasting the impacts of land‐use changes on bird communities with species distribution models of Bird Atlas data
Notice bibliographique
Résumé
) over the last 30 yr (between 1984-1989 and 2010-2014) by using species distribution models (299,302 occurrences in 30,408 locations) from a hindcasting perspective. Results were grouped by functional guilds to infer potential impacts on ecosystem services, and to relate model transferability (i.e., ability of our models to be generalized to other times and scales) to specific functional and life-history traits. Overall, our models were able to accurately predict, both in space and time, habitat suitability for 69% of species, especially for granivorous, nonmigrant, tree-nesting species, and species that are tied to agricultural areas under intensive use. These findings indicate that model transferability depends upon specific functional and life-history traits, providing further evidence that species' ecologies affect the ability of models to accurately predict bird distributions. Declining bird species were mostly short-distance migrants that were associated with open habitats (agricultural and nonproductive forest) with aerial insectivorous or granivorous diets, which may be related to agricultural intensification and land abandonment. Land-use changes were positive for some forest bird species that were mainly associated with mixed and deciduous forests, generalist diets and tree-nesting strategies. Yet cavity-nesting birds have suffered substantial reductions in their distributions, suggesting that cumulative effects of intensive logging and wildfires on mature forests pose a threat for forest-specialist species. Habitat suitability changes predicted by our coarse-scale species distribution models partially agreed with the long-term trends reported by the North American Breeding Bird Survey. Our findings confirm land-use change as a key driving force for shaping bird communities in southern Quebec, together with the need to explicitly incorporate it into global change scenarios that better inform decision-makers on conservation and management.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».