Effect of spatial resolution, algorithm and variable set on the estimated distribution of a mammal of concern: the squirrel<i>Sciurus aberti</i>
Notice bibliographique
Résumé
Most potential habitat models have been built from WorldClim using low resolution variables, even for areas of high heterogeneity with few weather stations. The resulting models can be too general and lead to erroneous decisions when used for conservation purposes. Sciurus aberti is a tree squirrel inhabiting highlands in the SW US and the Sierra Madre Occidental (SMO) in Mexico, where it is considered a species of low concern. We examined the effect of resolution, variables, and algorithms on the predicted potential habitat of S. aberti in Mexico and compared the resulting models against a previous one created from WorldClim variables using GARP (Genetic Algorithm for Rule Set Production). Our best model, using Maxent, 30 m spatial resolution and topographic variables, predicted a fragmented distribution in pine and pine–oak forests, consistent with what is known about the species’ natural history. The area represented only 2% of the SMO (compared to 28% for the GARP model), of which only 0.33% lies within protected areas. The model suggests that the habitat is highly fragmented, which threatens population continuity. Therefore, we propose that the conservation status of Sciurus aberti must be reassessed and that forest management better consider the conservation of arboreal species.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».