Grassland intactness outcompetes species as a more efficient surrogate in conservation design
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mapped representations of species−habitat relationships often underlie approaches to prioritize area‐based conservation strategies to meet conservation goals for biodiversity. Generally a single surrogate species is used to inform conservation design, with the assumption that conservation actions for an appropriately selected species will confer benefits to a broader community of organisms. Emerging conservation frameworks across western North America are now relying on derived measures of intactness from remotely sensed vegetation data, wholly independent from species data. Understanding the efficacy of species‐agnostic planning approaches is a critical step to ensuring the robustness of emerging conservation designs. We developed an approach to quantify ‘strength of surrogacy’, by applying prioritization algorithms to previously developed species models, and measuring their coverage provided to a broader wildlife community. We used this inference to test the relative surrogacy among a suite of species models used for conservation targeting in the endangered grasslands of the Northern Sagebrush Steppe, where careful planning can help stem the loss of private grazing lands to cultivation. In this test, we also derived a simpler surrogate of intact rangelands without species data for conservation targeting, along with a measure of combined migration representative of key areas for connectivity. Our measure of intactness vastly outperformed any species model as a surrogate for conservation, followed by that of combined migration, highlighting the efficacy of strategies that target large and intact rangeland cores for wildlife conservation and restoration efforts.
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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 | 0,021 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».