Combining data from field surveys and archaeological records to predict the distribution of culturally important trees
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Indigenous communities involved in conservation planning require spatial datasets depicting the distribution of culturally important species. However, accessing datasets on the location of these species can be challenging, particularly when the current distribution no longer reflects areas with the full range of suitable growing conditions because of past logging. We test whether using occurrence data from community‐based field surveys and archaeological records in species distribution models can help predict the distribution of monumental western redcedar trees ( Thuja plicata )—large, high‐quality trees suitable for cultural purposes such as carving dug‐out canoes, totem poles and traditional houses. This species is critically important to indigenous people of the Pacific Northwest of North America, but trees suitable for traditional carving and building are diminishing in abundance due to logging. Location Our analysis covers the spatial extent of the traditional territory of the Heiltsuk First Nation, which encompasses a portion of the Great Bear Rainforest in British Columbia, Canada. Methods We built and compared species distribution models using the machine learning program, Maxent, based on occurrence data from field surveys and archaeological records of culturally modified trees. Results Our findings highlight similarities and differences between the predictions from these species distribution models. When validating these models against occurrences from an independent dataset, the archaeological record model performs better than the field survey model. These findings may arise because the independent dataset was collected on an unlogged island—an environment that aligns more closely with the historic forest conditions revealed by the archaeological records than the current distribution revealed by the field surveys. Main conclusions We demonstrate and discuss the utility of using archaeological data in species distribution modelling and conservation planning when the target species is associated with shifting environmental baselines, data limitations and an important cultural resource.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».