Quantifying spatiotemporal occupancy dynamics and multi‐year core‐use areas at a species range boundary
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Many species face large‐scale range contractions and predicted distributional shifts in response to climate change, shifting forest characteristics and anthropogenic disturbances. Canada lynx ( Lynx canadensis ) are listed as threatened under the U.S. Endangered Species Act and were recently recommended for delisting. Predicted climate‐driven losses in habitat quality and quantity may negatively affect the north‐eastern Minnesota lynx population, one of the six remaining resident populations in the contiguous United States. We develop a large‐scale monitoring protocol and dynamic occupancy modelling framework to identify multi‐year core‐use areas and track spatiotemporal occurrence at the southern periphery of the species range. Location North‐eastern Minnesota lynx geographic unit, Superior National Forest and designated critical habitat, Minnesota, USA. Methods Spatially and temporally replicated snow track surveys were used to collect lynx detection/non‐detection data across five winters (2014–15 to 2018–19) covering >17,000 km within the 22,100 km 2 study area. We used a dynamic occupancy model to evaluate lynx occupancy, persistence, colonization and habitat covariates affecting these processes. Results Lynx occupancy probabilities displayed high spatial and temporal variability, with grid cell‐specific probabilities ranging from 0.0 in periphery regions to consistently near 1.0 in multi‐year core‐use areas, indicating low turnover rates in those areas. Lynx colonization and persistence increased in areas with more evergreen forest and greater average snowfall, while forest characteristics (3–5 and 10–30 m vegetation density) had mixed relationships with occupancy dynamics. We identified 55 grid cells classified as multi‐year core‐use areas across relatively contiguous regions of high average snowfall and per cent conifer forest. Main conclusions Our study demonstrates a landscape‐scale multi‐year monitoring programme assessing the effects of habitat characteristics and anthropogenic factors on species distributional changes and landscape‐level occupancy dynamics. Our framework incorporating landscape‐scale resource selection, core‐use area concepts and dynamic occupancy models provides a flexible approach to identify population‐level mechanisms driving species persistence and key areas for conservation protection.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».