Biotic interactions govern the distribution of coexisting ungulates in the Arctic Archipelago – A case for conservation planning
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and biodiversity loss underscore the need for conservation planning, even in remote areas. Species distribution models (SDMs) can help identify critical habitat for reserve design and selection, and have quickly advanced to the fore of ecological inquiry. Such models are typically dominated by abiotic factors, following the Eltonian Noise Hypothesis (ENH) that physical features set the limits of species distributions. Nevertheless, recent studies challenge this notion and highlight the importance of biotic interactions. Resolving this discrepancy could have significant implications for conservation and ecological understanding. To test these ideas, we built distribution models for two large herbivores, muskoxen (Ovibos muschatus) and Peary caribou (Rangifer tarandus pearyi), systematically observed across a vast spatial extent – 65 islands spanning 800,000 km2 in the Canadian High Arctic. To test the ENH we fit SDMs with two sets of predictors: (1) abiotic only (i.e. topographic, climatic) and (2) abiotic + biotic (i.e. vegetation communities, distance-to-heterospecifics). We evaluated these models and spatially estimated habitat suitability for each species. We found both sets of models had good predictive ability, although biotic variables (i.e. proportion of grass-lichen-moss) improved model performance and substantially narrowed areas of high habitat suitability. Niche overlap between caribou and muskoxen was moderate and highly suitable areas were spatially disjunct between species and largely outside protected areas. These results fail to support the ENH. Our study implies that biotic features, although often overlooked, may be important to the performance of SDMs and vital in identifying priority areas for conservation. For these large herbivores, reflecting trophic interactions in SDMs was essential when estimating areas of conservation value. Our approach helps prepare the way for improved projections regarding the prospects for wildlife while laying the foundation for biologically relevant protected areas.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».