An introduction to predictive distribution modelling for conservation to encourage novel perspectives
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT An introduction to predictive distribution modelling for conservation to encourage novel perspectives. The rapid pace and potentially irreversible consequences of global change create an urgent need to predict the spatial responses of biota for conservation to better inform the prioritization and management of terrestrial habitats and prevent future extinctions. Here, we provide an accessible entry point to the field to guide near-future work building predictive species distribution models (SDMs) by synthesizing a technical framework for the proactive conservation of avian biodiversity. Our framework offers a useful approach to navigate the challenges surrounding the large spatio-temporal resolution of datasets and datasets that favor hypothesis testing at broad spatio-temporal scales and coarse resolutions, which can affect our ability to assess the validity of current predicted distributions. We explain how to improve the accuracy of predictive models by determining the extent to which: 1) dispersal limitation impacts the rate of range shifts, 2) taxa are rare at their range limits, and 3) land use and climate change interact. Finally, we offer approaches to filling knowledge gaps by creatively leveraging existing methods and data sources. RESUMEN Una introducción a la modelización predictiva de la distribución para la conservación con el fin de fomentar nuevas perspectivas . El rápido ritmo y las consecuencias potencialmente irreversibles del cambio global crean una necesidad urgente de predecir las respuestas espaciales de la biota para la conservación, con el fin de informar mejor la priorización y gestión de los hábitats terrestres y prevenir futuras extinciones. Aquí proporcionamos un punto de entrada accesible al campo para guiar el trabajo del futuro próximo en la construcción de modelos predictivos de distribución de especies (SDM), sintetizando un marco técnico para la conservación proactiva de la biodiversidad aviar. Nuestro marco ofrece un enfoque útil para navegar por los retos que rodean a la gran resolución espacio-temporal de los conjuntos de datos y a los conjuntos de datos que favorecen la comprobación de hipótesis a escalas espacio-temporales amplias y resoluciones gruesas, lo que puede afectar a nuestra capacidad para evaluar la validez de las distribuciones predichas actuales. Explicamos cómo mejorar la precisión de los modelos predictivos determinando hasta qué punto 1) la limitación de la dispersión influye en el ritmo de los cambios de área de distribución, 2) los taxones son raros en los límites de su área de distribución, y 3) el uso del suelo y el cambio climático interactúan. Por último, proponemos enfoques para colmar las lagunas de conocimiento aprovechando de forma creativa los métodos y fuentes de datos existentes.
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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».