Application of habitat association models across regions: Useful explanatory power retained in wetland bird case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Species often exhibit regionally specific habitat associations, so habitat association models developed in one region might not be accurate or even appropriate for other regions. Three programs to survey wetland‐breeding birds covering (respectively) Great Lakes coastal wetlands, inland Great Lakes wetlands, and the Prairie Pothole Region offer an opportunity to test whether regionally specific models of habitat use by wetland‐obligate breeding birds are transferrable across regions. We first developed independent, regional population density models for four species of wetland‐obligate birds: Pied‐billed Grebe ( Podilymbus podiceps ), Virginia Rail ( Rallus limicola ), Sora ( Porzana carolina ), and American Bittern ( Botaurus lentiginosus ). We then used adjusted pseudo‐ R 2 values to compare the amount of variation explained by each model when applied to data collected in each of the three regions. Although certain habitat characteristics, such as emergent vegetation and wetland area, were consistently important across regions, models for each species differed by region—both in variables selected for inclusion and often in the directionality of relationships for common variables—indicating that habitat associations for these species are regionally specific. When we applied a model developed in one region to data collected in another region, we found that explanatory power was reduced in most (71%) models. Therefore, we suggest that ecological analyses should emphasize regionally specific habitat association models whenever possible. Nonetheless, models created from inland Great Lakes wetland data had higher median explanatory power when applied to other regions, and the amount of explanatory power lost by other transferred models was relatively small. Thus, while regionally specific habitat association models are preferable, in the absence of reliable regional data, habitat association models developed in one region may be applied to another region, but the results need to be cautiously interpreted. Additionally, we found that median explanatory power was higher when local‐scale habitat characteristics were included in the models, indicating that regionally specific models should ideally be based on a combination of local‐ and landscape‐scale habitat characteristics. Conservation practitioners can leverage such regionally specific models and associated monitoring data to help prioritize areas for management activities that contribute to regional conservation efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».