The relative influence of geographic and environmental factors on rare plant translocation outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conservation translocations are an established method for reducing the extinction risk of plant species through intentional movement within or outside the indigenous range. Unsuitable environmental conditions at translocation recipient sites and a lack of understanding of species–environment relationships are often identified as critical barriers to translocation success. However, previous syntheses have drawn these inferences from analyses of qualitative feedback rather than quantitative environmental data. In this study, we use a data set of 235 translocations conducted in the US to understand the influences of geographic and environmental factors on three metrics of translocation success: population persistence, next‐generation recruitment and next‐generation maturity. We use random forest models to quantify the relative importance of geographic and environmental factors that characterize dissimilarity between source and recipient locations, the position of recipient sites relative to species' ranges and niche metrics derived from these ranges. We also compare the importance of these variables with more conventional predictors (e.g. founder population size). Our results indicate that geographic and environmental variables can be as insightful as conventional variables for predicting plant translocation outcomes. The climate suitability of recipient sites, estimated using species distribution models, was the strongest relative predictor of whether a population persisted, with populations situated in more suitable climates displaying greater persistence. Next‐generation recruitment and maturity were best predicted by niche metrics; species in more biotically limiting environments, including tropical regions and soils with high relative nutrient retention, as well as species with the broadest precipitation niches, were the least likely to attain these next‐generation benchmarks. Synthesis and applications . Our study is one of the first to quantify the important role of spatial and climatic factors in rare plant translocation outcomes. We provide a novel geographic and environmental perspective on outcomes in plant translocations and demonstrate opportunities to improve translocation success not only by adhering to established best practice guidelines but also by integrating spatial modelling approaches into planning and management processes.
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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 ».