Integrating dynamic processes into waterfowl conservation prioritization tools
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Traditional approaches for including species' distributions in conservation planning have presented them as long‐term averages of variation. Like these approaches, the main waterfowl conservation targeting tool in the United States Prairie Pothole Region (US PPR) is based primarily on long‐term averaged distributions of breeding waterfowl. While this tool has supported valuable conservation, it does not explicitly consider spatiotemporal changes in spring wetland availability and does not assess wetland availability during the brood rearing period. We sought to develop a modelling approach and targeting tool that incorporated these types of dynamics for breeding waterfowl and broods. This goal also presented an opportunity for us to compare predictions from a traditional targeting tool based on long‐term averages to predictions from spatiotemporal models. Such a comparison facilitated tests of the underlying assumption that this traditional targeting tool could provide an effective surrogate measure for conservation objectives such as brood abundance and climate refugia. Location US PPR. Methods We developed spatiotemporal models of breeding waterfowl and brood abundance within the US PPR. We compared the distributions predicted by these models and assessed similarity with the averaged pair data that is used to develop the current waterfowl targeting tool. Results Results demonstrated low similarity and correlation between the averaged pair data and spatiotemporal brood and breeding waterfowl models. The spatiotemporal breeding waterfowl model distributions did not serve as better surrogates for brood abundance than the averaged pair data. Main conclusions Our study underscored the contributions that the current targeting tool has made to waterfowl conservation but also suggested that conservation plans in the region would benefit from the consideration of inter‐ and intra‐annual dynamics. We suggested that using only the averaged pair data and derived products might result in the omission of 58% ‐ 88% of important breeding waterfowl and brood habitat from conservation plans. [Correction added on 5 February 2021, after first online publication: ‘Results’ text has been modified and the ‘Main conclusions’ omission percentages have been corrected.]
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».