Estimating the number of undiscovered rare plant occurences in Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
We often do not know the total number of extant populations of species of conservation concern.Species distribution models (SDMs) can be used to predict the probability of species' occurrence.We tested the use of validated SDMs to estimate the number of occurrences of rare plant species across Southern Ontario.We built SDMs for six rare species using known occurrence records and then surveyed 282 new sites and used presence/absence records from these sites to predict probability of occurrence based on the SDM output.We summed these probabilities to estimate the number of occurrences on the landscape.We then used simulation exercises to estimate the likelihood that our sample size was large enough to make a confident estimate.Simulation results showed that the true number of extant occurrences can be overestimated with fewer than 1,000 SDM-directed survey sites.Therefore, our estimates may be overestimates of the true number of extant occurrences, and more surveys will be required to obtain more accurate estimates.This technique for estimating the number of remaining rare species occurrences will inform researchers and managers as they prioritize time and money towards decisions around species recovery and protection, and where to allocate additional survey effort.Without Dr. Shaun Coutts this project would not have been possible.Thank you, Dr.Coutts, for your advanced R coding and modelling skills and your willingness to coach a beginner coder such as myself.Dr. Coutts wrote the R code for the simulation of presences, random and informed sampling and occurrences estimates.Thank you to Ben Hilna for additional R code support and troubleshooting, for his patience and willingness to teach.
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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».