Management implications of habitat selection by whooping cranes (<i>Grus americana</i>) on the Texas coast
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective habitat management for rare and endangered species requires a thorough understanding of their specific habitat requirements. Although machine learning models have been increasingly used in the analyses of habitat use by wildlife, the primary focus of these models has been on generating spatial predictions. In this study, we used machine learning models in combination with simulated management actions to guide planning and inform managers. We used data from 61 whooping cranes ( Grus americana ) tagged with GPS telemetry collars between 2009 and 2018 near Aransas National Wildlife Refuge in coastal Texas. We included variables based on topography, land use classification, vegetation height, plant phenology, drought, storm surge events, and both wild and prescribed fires. We then built models at multiple scales: population level, home range level, and roosting and daytime within home range level. We simulated responses to the two primary management actions used to enhance whooping crane habitat on Aransas National Wildlife Refuge: prescribed fire and removal of woody vegetation. At the population and home range scales, land use classification variables had the highest importance values, whereas the combined elevation and bathymetry layer was the most important predictor at both roosting and daytime within home range scales. Our findings revealed that the effects of fire, although generally modest, varied spatially. Areas dominated by estuarine wetlands exhibited higher predicted use within the first months after a fire, whereas those dominated by palustrine wetlands were more likely to be avoided in the immediate postfire years. Our simulation of vegetation removal identified the areas on Aransas National Wildlife Refuge where whooping cranes were predicted to benefit the most if vegetation were removed. These techniques can be used by other researchers wanting to examine and predict the effects of potential management actions on target species habitat.
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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) | 0,054 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».