A framework to support the identification of critical habitat for wide-ranging species at risk under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To recover species at risk, it is necessary to identify habitat critical to their recovery. Challenges for species with large ranges (thousands of square kilometres) include delineating management unit boundaries within which habitat use differs from other units, along with assessing any differences among units in amounts of and threats to habitat over time. We developed a reproducible framework to support identification of critical habitat for wide-ranging species at risk. The framework (i) reviews species distribution and life history; (ii) delineates management units across the range; (iii) evaluates and compares current and (iv) potential future habitat and population size and (v) prioritizes areas within management units based on current and future conditions under various scenarios of climate change and land-use. We used Canada Warbler ( Cardellina canadensis ) and Wood Thrush ( Hylocichla mustelina ) in Canada as case studies. Using geographically weighted regression models and cluster analysis to measure spatial variation in model coefficients, we found geographic differences in habitat association only for Canada Warbler. Using other models to predict current habitat amount for each species in different management units, then future habitat amount under land use and climate change, we projected that: (1) Canada Warbler populations would decrease in Alberta but increase in Nova Scotia and (2) Wood Thrush populations would increase under most scenarios run in Quebec, New Brunswick and Nova Scotia, but not in Ontario. By comparing results from future scenarios and spatial prioritization exercises, our framework supports identification of critical habitat in ways that incorporate climate and land-use projections.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».