Modelling the occupancy of two bird species of conservation concern in a managed Acadian Forest landscape: Applications for forest management
Notice bibliographique
Résumé
Measuring and modeling bird occupancy in managed forest landscapes can provide useful information for achieving sustainable forestry practices and for informing conservation. Occupancy models are useful tools to describe the habitat use of species and predict how changes in the habitat and landscape may affect future occupancy. Specifically, these models can help support changes in forest management practices to improve habitat quality for species, including species of conservation concern. We used occupancy modelling to quantify the habitat use of two species of conservation concern, Canada warbler (Cardellina canadensis) and olive-sided flycatcher (Contopus cooperi) in the managed Black Brook district forest in northwestern New Brunswick, Canada as case studies to demonstrate an approach for improving sustainability of forest management and improving outcomes for species including those of conservation concern. Bird observations were collected during the breeding season using autonomous recording units over multiple days in plots stratified by forest type and development stage. We extracted environmental variables from forest resource inventory, a digital elevation model, and LiDAR data and classified variables as informing composition, structure, and landscape. The landscape variables were made up of composition and structure variables measured at extents beyond the sampling area. The AIC supported model for Canada warbler included percentage of softwood (+), wetness (+), understory cover(+) and heterogeneity of canopy height (+). However, some of these relationships were weak, with 95 % confidence intervals that included zero. The AIC supported models for olive-sided flycatcher included percentage of softwood (+), understory(+), wetness(+), stand height variation(+) and heterogeneity at 6 m height (-), although none of the variables had 95 % confidence intervals excluding zero. Models for both species were able to effectively classify habitat suitability, and met the criteria for acceptable classification performance. For both species, none of the supported models included landscape level variables. We recommend monitoring areas where the occupancy is predicted to be the highest and uncertainty is lowest to improve identification of occupied habitat. This habitat should then be integrated into forest management planning to support the persistence of these species. Results from the models also suggest habitat features that can be created through forest management to increase the overall amount of good quality habitat for these species.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».