Building a better baseline to estimate 160 years of avian population change and create historically informed conservation targets
Notice bibliographique
Résumé
Globally, anthropogenic land-cover change has been dramatic over the last few centuries and is frequently invoked as a major cause of wildlife population declines. Baseline data currently used to assess population trends, however, began well after major changes to the landscape. In the United States and Canada, breeding bird population trends are assessed by the North American Breeding Bird Survey, which began in the 1960s. Estimates of distribution and abundance prior to major habitat alteration would add historical perspective to contemporary trends and allow for historically based conservation targets. We used a hindcasting framework to estimate change in distribution and abundance of 7 bird species in the Willamette Valley, Oregon (United States). After reconciling classification schemes of current and 1850s reconstructed land cover, we used multiscale species distribution models and hierarchical distance sampling models to predict spatially explicit densities in the modern and historical landscapes. We estimated that since the 1850s, White-breasted Nuthatch (Sitta carolinensis) and Western Meadowlark (Sturnella neglecta) populations, 2 species sensitive to fragmentation of oak woodlands and grasslands, declined by 93% and 97%, respectively. Five other species we estimated nearly stable or increasing populations, despite steep regional declines since the 1960s. Based on these estimates, we developed historically based conservation targets for amount of habitat, population, and density for each species. Hindcasted reconstructions provide historical perspective for assessing contemporary trends and allow for historically based conservation targets that can inform current management.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».