Mapping the status of the North American beaver invasion in the Tierra del Fuego archipelago
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying the presence and environmental impact of invasive species is the starting point for research on management and nature conservation. North American beavers (Castor canadensis) were introduced to Argentina from Canada in 1946, and the species has been identified as a major agent of environmental change in the Tierra del Fuego archipelago in the Anthropocene. We studied the invasion status (distribution and density) of beavers through analyses of the dam densities in the Tierra del Fuego landscapes. We identified beaver dams with a GIS using visual interpretation of high-resolution aerial imagery from Microsoft Bing, Google Earth and HERE and related them to natural environmental gradients. These factors comprised geographic (vegetation zones and distance to streams), climatic (temperature, precipitation, evapotranspiration and net primary productivity) and topographic (elevation and slope) data. The datasets (dams and factors) were combined, and the data from the different zonation classes were subsequently compared using ANOVAs and Tukey's mean comparison tests. Deviations from the mean density (x mean density-x total mean density) were calculated to visualize the deviations for the studied factors. The datasets were also evaluated using principal component analyses (PCA). Our results showed a total of 206,203 beaver dams (100,951 in Argentina and 105,252 in Chile) in the study area (73,000 km2). The main island of Tierra del Fuego presented a greater degree of invasion (73.6% of the total study area) than the rest of the archipelago, especially in areas covered by mixed-evergreen and deciduous forests. The studied geographic, climatic and topographic factors showed positive trends (higher beaver preference) with beaver spread, which were all significant (p <0.05) when compared across the landscape. Although beavers are flexible in their habitat use, our empirical records showed that they had marked preferences and were positively influenced by the most productive forests. Here, we describe a scientific panorama that identified the drivers of species invasion based on satellite data and the available ecological datasets. The identification of such drivers could be useful for developing new tools for management and/or control strategies of the beavers in the Tierra del Fuego archipelago.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».