Predicting the occurrence of an endangered salamander in a highly urbanized landscape
Notice bibliographique
Résumé
Effective protection of threatened species living in highly urbanized landscapes requires detailed information on their population distribution. For species that are difficult to detect, species distribution models (SDMs) can be valuable tools for predicting their occurrence. We created an SDM to predict breeding pond locations of the endangered Jefferson salamander Ambystoma jeffersonianum in southern Ontario, the most highly developed and populated region in Canada. Using a maximum entropy modelling algorithm (Maxent), we combined known breeding pond occurrences with climate, land type, soil, and topography data to capture the ecological niche of the Jefferson salamander. Our SDM showed excellent performance (AUC = 0.919), with land type being the most important predictor variable. We produced a continuous habitat suitability map that predicted most hotspots of suitable habitat to occur along the Niagara Escarpment, with small patches in hedge rows and forest fragments in surrounding agricultural areas. Our refined presence-absence map predicted a high suitability area of 305 km 2 with high specificity and moderate overall accuracy. Over half of this area was within the Ontario Greenbelt, demonstrating the importance of protecting this land from future development. Our work demonstrates how SDMs can be used to inform decisions on endangered species and direct conservation efforts towards critical habitats.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,001 |
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; 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 ».