Incorporating effects of habitat patches into species distribution models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Species distribution models (SDMs) are algorithms designed to infer the distribution of species using environmental and biotic variables and have become an important tool for ecologists and conservation biologists seeking to understand the implications of environmental change. Global datasets of environmental variables at resolutions of a few metres are increasingly available. SDMs fitted using such high‐resolution data allow researchers to investigate how local factors affect species occurrences at unprecedented fine spatial scales. As the spatial resolution of SDMs increases, we see a critical need to consider the characteristics of habitat types within or around raster pixels. In particular, we argue that the effects of habitat patches (EHPs, including habitat area, habitat configuration, and habitat diversity), measured focusing on patches or landscapes, have yet to be fully realized in SDMs. We provide guidelines to incorporate EHPs in SDMs. We explain why this development is important, describe approaches to properly conduct such analyses, and discuss pitfalls we foresee in testing EHPs. Synthesis . Ensuring that SDMs incorporating EHPs are properly designed will be key to increasing model predictive performance and to understanding which environmental factors influence the distribution of species at fine spatial scales. At a crucial time for nature conservation, we foresee that this will be a key step forward to understanding and protecting biodiversity.
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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) | 0,002 | 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 ».