Landscape Patterns of Rare Vascular Plants in the Lower Athabasca Region of Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Predicting habitat for rare species at landscape scales is a common goal of environmental monitoring, management, and conservation; however, the ability to meet that objective is often limited by the paucity of location records and availability of spatial predictors that effectively describe their habitat. To address this challenge, we used an adaptive, model-based iterative sampling design to direct four years of rare plant surveys within 0.25 ha plots across 602 sites in northeast Alberta, Canada. We used these location records to model and map rare plant habitats for the region using a suite of geospatial predictors including airborne light detection and ranging (LiDAR) vegetation structure metrics, land cover types, soil pH, and a terrain wetness model. Our results indicated that LiDAR-derived vegetation structural metrics and land cover were the most important individual factors, but all variables contributed to predicting the occurrence of rare plants. For LiDAR variables, rarity was negatively related to maximum canopy height, but positively related to canopy relief ratio. Rarity was therefore more likely in places with shorter canopy heights and greater structural complexity. This included fens, which overall had the highest rates of rare plant occurrence. Model-based allocation of sampling led to detections of uncommon species at nearly all sites, while the rarest species in the region were detected at an average encounter rate of 8%. Landscape predictions of rare plant habitat can improve our understanding of environmental limits in rarity, guide local management decisions and monitoring plans, and provide regional tools for assessing impacts from resource development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».