The benefits of using topographic features to predict climate-resilient habitat for migratory forest landbirds: An example for the Rusty Blackbird, Olive-sided Flycatcher, and Canada Warbler
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maintaining a functionally connected network of high-quality habitat is one of the most effective responses to biodiversity loss. However, the spatial distribution of suitable habitat may shift over time in response to climate change. Taxa such as migratory forest landbirds are already undergoing climate-driven range shifts. Therefore, patches of climate-resilient habitat (also known as “climate refugia”) are especially valuable from a conservation perspective. Here, we performed maximum entropy (Maxent) species distribution modeling to predict suitable and potentially climate-resilient habitat in Nova Scotia, Canada, for 3 migratory forest landbirds: Rusty Blackbird (Euphagus carolinus), Olive-sided Flycatcher (Contopus cooperi), and Canada Warbler (Cardellina canadensis). We used a reverse stepwise elimination technique to identify covariates that influence habitat suitability for the target species at broad scales, including abiotic (topographic control of moisture and nutrient accumulation) and biotic (forest characteristics) covariates. As topography should be relatively unaffected by a changing climate and helps regulate the structure and composition of forest habitat, we posit that the inclusion of appropriate topographic features may support the identification of climate-resilient habitat. Of all covariates, depth to water table was the most important predictor of relative habitat suitability for the Rusty Blackbird and Canada Warbler, with both species showing a strong association with wet areas. Mean canopy height was the most important predictor for the Olive-sided Flycatcher, whereby the species was associated with taller trees. Our models, which comprise the finest-scale species distribution models available for these species in this region, further indicated that, for all species, habitat (1) remains relatively abundant and well distributed in Nova Scotia and (2) is often located in wet lowlands (a climate-resilient topographic landform). These findings suggest that opportunities remain to conserve breeding habitat for these species despite changing temperature and precipitation regimes.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».