A novel survey design for modeling species distribution of beavers in Algonquin Park, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding spatial and temporal variation in beaver abundance is a central goal for a wide range of management issues, ranging from species reintroductions to mitigation of environmental and economic impacts. Yet due to high costs associated with surveys, many studies are limited to a single regional estimate, or a complete census of a smaller study area extrapolated to the surrounding landscape. We present a survey design that allows for predicting beaver abundance across the broader landscape through interpolation. In October 2019, we conducted an aerial survey in a 15,000 km 2 study area around Algonquin Provincial Park in Ontario, Canada. We counted 145 colonies on 73 plots that averaged 4.5 km 2 (+/−3.27 SD). Our regional estimate for beaver abundance of 0.55 (95% CI = +/−0.18) colonies/km 2 is comparable to historical surveys conducted in the region in the 1970s. We then predicted beaver abundance in unsampled plots using a Poisson generalized additive model (adjusted R 2 = 0.81, deviance explained = 55.9%) that included non‐linear responses to elevation ( P < 0.001), shoreline complexity ( P = 0.003), and availability of shade‐tolerant hardwoods ( P = 0.001). Our species distribution model predicted strong east‐west patterns in beaver abundance across the study region associated with spatial patterns in elevation and forest composition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».