Peer Review #1 of "Advances in global sensitivity analyses of demographic-based species distribution models to address uncertainties in dynamic landscapes (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
Developing a rigorous understanding of multiple global threats to species persistence requires the use of integrated modeling methods that capture the processes that influence species distributions.Species distribution models (SDMs) coupled with population dynamics models can incorporate relationships between changing environments and demographics and are increasingly used to quantify relative extinction risks associated with climate and land-use changes.Despite their appeal, uncertainties associated with complex models can undermine their usefulness for advancing predictive ecology and informing conservation management decisions.We developed a computationally-efficient and freely available tool (GRIP 2.0) that implements and automates a global sensitivity analysis of coupled SDM-population dynamics models for comparing the relative influence of demographic parameters and habitat attributes on predicted extinction risk.Advances over previous global sensitivity analyses include the ability to vary habitat suitability, as well as the amount and configuration of suitable habitat in spatially-explicit suitability maps of real and simulated landscapes.Using GRIP 2.0, we carried out a multi-model global sensitivity analysis of a coupled SDM-population dynamics model of whitebark pine (Pinus albicaulis) in Mount Rainier National Park as a case study and quantified the relative influence of input parameters and their interactions on model predictions.Our results differed from the one-at-time analyses used in the original study, and we found that the most influential parameters included the total amount of suitable habitat within the landscape, survival rates, and effects of a prevalent disease, white pine blister rust.Strong interactions between habitat amount and survival rates of older trees indicated the importance of habitat in mediating the negative influences of white pine blister rust.Our results underscore the importance of considering habitat attributes along with demographic parameters in sensitivity routines.GRIP 2.0 is an important
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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 | 0,019 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,211 | 0,109 |
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 ».