Uncovering habitat associations and thresholds—insights for managing breeding waterfowl in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Understanding how habitat influences species abundance is crucial in developing ecologically sound wildlife conservation management plans. Exploring habitat associations and ecological thresholds in species’ responses allows for better conservation and management on a landscape-scale. Objectives This work aimed to identify habitat drivers and response thresholds of waterfowl and waterbird species’ densities in eastern Canada to support key landscape-level decisions for habitat conservation and wetland management. Methods We developed predictive abundance models for 17 species across eastern Canada from 2001 to 2015 using data from four regional surveys and identified areas where prioritizing enhancement of wetlands would increase the breeding density of five priority waterfowl species. Results Habitat associations and spatial abundance patterns varied across species, but most species responded strongly to forest composition, agriculture, and wetland features. Threshold effects occurred and varied among species, yet generally once 14% of a plot was covered in wetlands, positive effects of increased wetland diminished for most species. Our results allow for the targeting of investments in increasing wetland area along portions of eastern Canada that provide the best opportunities to increase breeding densities for priority waterfowl species. Conclusions Understanding species-habitat associations and response thresholds allows for landscape management and planning and prioritization of limited resources. We suggest that management and wetland enhancement efforts for waterfowl in eastern Canada should be guided by predictive models and response thresholds of key habitat attributes to best prioritize actions that will have the biggest positive impact on multiple 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».