Deciding where to put them: Sensitivity tests and independent evaluation are critical when using species distribution models to inform conservation translocations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conservation translocations are an important tool for combating species declines and population losses. Species distribution models (SDMs) can facilitate the selection of suitable release sites for translocation programs. However, these models can be sensitive to several modelling decisions. In this study, we explore the impacts of three key modelling decisions on Maxent models developed to inform reintroductions of the long‐toed salamander ( Ambystoma macrodactylum ) in southwestern Alberta. We specifically test the sensitivity of model predictions to (1) the type of environmental variables used to generate models, (2) whether the background points used to calibrate the models reflects the potential bias in the input locality records and (3) the choice of geographic study extent. We use independent presence‐absence data from an extensive field survey to test the accuracy of models based on different decisions. Both model predictions and performance were sensitive to these modelling decisions. Models developed using local study extents were more accurate than those based on range‐wide extents. Both study extent and type of background points impacted model predictions and performance more than the set of environmental variables included in the models for this species. We further demonstrate the impacts of these decisions on the ranking of potential release sites and present a final set of recommendations that accounts for this uncertainty under both current and future climatic conditions. We specifically identify three sites that are expected to be suitable in both present and future time periods as potential release sites for salamander reintroductions in southwestern Alberta. Synthesis and applications : Our study adds to our understanding of how different modelling decisions impact SDMs and the downstream conclusions from these models while simultaneously demonstrating a rigorous approach for the use of SDMs in conservation translocation planning.
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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 | 0,232 | 0,422 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».