Large carnivore habitat suitability modelling for Romania and associated predictions for protected areas
Notice bibliographique
Résumé
Habitat characteristics associated with species occurrences represent important baseline information for wildlife management and conservation, but have rarely been assessed for countries recently joining the EU. We used footprint tracking data and landscape characteristics in Romania to investigate the occurrence of brown bear ( Ursus arctos ), gray wolf ( Canis lupus ) and Eurasian lynx ( Lynx lynx ) and to compare model predictions between Natura 2000 and national-level protected areas (gap analysis). Wolves were more likely to occur where rugged terrain was present. Increasing proportion of forest was positively associated with occurrence of all large carnivores, but forest type (broadleaf, mixed, or conifer) generally varied with carnivore species. Areas where cultivated lands were extensive had little suitable habitat for lynx, whereas bear occurrence probability decreased with increasing proportion of built areas. Pastures were positively associated with wolf and lynx occurrence. Brown bears occurred primarily where national roads with high traffic volumes were at low density, while bears and lynx occurred at medium-high densities of communal roads that had lower traffic volumes. Based on predictions of carnivore distributions, natural areas protected in national parks were most suitable for carnivores, nature parks were less suitable, whereas EU-legislated Natura 2000 sites had the lowest probability of carnivore presence. Our spatially explicit carnivore habitat suitability predictions can be used by managers to amend borders of existing sites, delineate new protected areas, and establish corridors for ecological connectivity. To assist recovery and recolonization, management could also focus on habitat predicted to be suitable but where carnivores were not tracked.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».