Examining local and regional ecological connectivity throughout North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Conservation scientists recommend maintaining and restoring ecological connectivity to sustain biodiversity in the face of land-use and climate change. Alternative connectivity assessments conducted at multiple spatial scales are needed to understand consequences of varying assumptions and for use in multi-scale conservation planning. Objectives We compared mapped output from different model scenarios conducted to identify areas important for ecological connectivity across North America. We asked how areas important for connectivity vary with spatial scale and assumptions regarding the way in which human modification affects landscape resistance. Methods We conducted a factorial experiment using omnidirectional connectivity analyses across North America where we crossed “treatments” represented by four moving window sizes and three resistance surfaces. The three resistance surfaces represent a gradient in species’ sensitivity to human modification. Results Maps of connectivity importance varied among scenarios. The effects of moving window size were more conspicuous than effects of different resistance surfaces. Outputs from small moving windows revealed mottled patterns of connectivity importance, while outputs from larger moving windows revealed broad swaths of connectivity importance across mountainous and boreal areas of North America. Patterns of connectivity importance tended to be more channelized from resistance surfaces produced to represent more human-sensitive species and more diffuse from resistance surfaces produced to represent more human-tolerant species. Conclusions Our scenarios and output represent alternative hypotheses and predictions about how multiple species may move in response to varying degrees of human modification. Our output can be compared to species-specific models to investigate which of our scenarios best matches observed movements of organisms. Our output can also be used as coarse-filter and multi-scale connectivity assessments for conservation plans. Notably, our outputs highlight the importance of small and isolated fragments of relatively natural land while simultaneously identifying broad regions important for maintaining connectivity across natural areas of North America.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».