Dakota skipper distribution model for North Dakota, South Dakota, and Minnesota aids conservation planning under changing climate scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Species distribution models are useful conservation planning tools for at-risk species, especially if they are linked to planning efforts, conservation delivery, and a changing environment. The Dakota skipper ( Hesperia dacotae ) is an endemic butterfly of mixed and tallgrass prairie of the northern Great Plains that is listed as federally threatened in the United States and Canada. We modeled broad-scale habitat suitability for the Dakota skipper by relating occurrence observations collected via non-probabilistic population surveys and a stratified sample of pseudo-absences to environmental predictors using a machine learning approach (i.e. Random Forest classification model). Predictors were summarized at two local scales and one landscape scale to reflect a potential spatial hierarchy of settlement responses. We used recursive feature elimination to select the top 25 covariates from a suite of predictor variables related to climate, topography, vegetation cover, biomass, surface reflectance, disturbance history, and soil characteristics. The top model included six bioclimatic, one soil, and 18 local- and landscape-scale vegetation variables and indicated an association with undisturbed grasslands with higher perennial grass and forb cover and biomass. The model performed well, with kappa and AUC estimates of 0.92 and 0.99, respectively, for 20% of data withheld for validation. To understand how climate change might affect Dakota skipper distribution, we applied the model using future 30-year bioclimatic predictions. Predicted suitable habitat declined and the climate envelope associated with Dakota skipper occurrence shifted north into Canada. While it is unknown to what degree the bioclimatic relationships in the model are biologically meaningful or are simply correlative with our non-probabilistic sample of occurrences, our results present an urgency to improve data collection for Dakota skipper populations and better understand climatic relationships, as climate change could have profound effects on populations and conservation planning. Regardless of climate or model uncertainty, our results demonstrate the importance of maintaining sufficient quantities and quality of grass on the landscape to support populations of Dakota skipper.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».