Conceptual framework and uncertainty analysis for large-scale, species-agnostic modelling of landscape connectivity across Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable land-use planning should consider large-scale landscape connectivity. Commonly-used species-specific connectivity models are difficult to generalize for a wide range of taxa. In the context of multi-functional land-use planning, there is growing interest in species-agnostic approaches, modelling connectivity as a function of human landscape modification. We propose a conceptual framework, apply it to model connectivity as current density across Alberta, Canada, and assess map sensitivity to modelling decisions. We directly compared the uncertainty related to (1) the definition of the degree of human modification, (2) the decision whether water bodies are considered barriers to movement, and (3) the scaling function used to translate degree of human modification into resistance values. Connectivity maps were most sensitive to the consideration of water as barrier to movement, followed by the choice of scaling function, whereas maps were more robust to different conceptualizations of the degree of human modification. We observed higher concordance among cells with high (standardized) current density values than among cells with low values, which supports the identification of cells contributing to larger-scale connectivity based on a cut-off value. We conclude that every parameter in species-agnostic connectivity modelling requires attention, not only the definition of often-criticized expert-based degrees of human modification.
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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 | 0,001 |
| 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 ».