Occurrence patterns and trends of frogs in coastal wetlands of the Great Lakes call for further habitat restoration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Countless wetlands have been lost and degraded globally, making amphibians the most threatened vertebrate class. However, despite facing extensive threats and stressors, coastal wetlands of the Laurentian Great Lakes of North America (lakes Superior, Michigan, Huron, Erie, and Ontario) still support sizable populations of frogs (order Anura, including toads). We used data from the Great Lakes Coastal Wetland Monitoring Program to quantify the first‐ever annual occurrence probabilities and trends (2011–2023) of eight marsh‐breeding frog species, or groups of species, at 1550 point count locations in 747 coastal wetlands throughout the Great Lakes, and to assess 11 potential drivers of occurrence. Sampled wetlands were marshes greater than 4 ha in area with a permanent or periodic surface‐water connection to an adjacent Great Lake or their connecting river systems. Across our study area, green frog ( Lithobates clamitans ) occurrence increased by 8% per year, whereas chorus frog ( Pseudacris maculata , Pseudacris triseriata ) occurrence decreased by 14% per year. We found more positive or stable trends in occurrence among lakes and species (85%) than negative trends (15%). Occurrence of all species was negatively associated with one or two indicators of poor water quality: specific conductance, ammonium nitrogen, nitrate nitrogen, and urban and agricultural land cover in the surrounding watershed (median area: 12 km 2 ). Occurrence of multiple species was positively associated with high lake levels and surrounding wetland (<250 m) and forest (<2.5 km) land cover and negatively associated with surrounding road density (<2.5 km). Even though occurrence of most species was increasing or stable and was relatively high (>50%), all will likely benefit from conservation actions because 50%–90% of Great Lakes coastal wetlands have been lost and converted to anthropogenic land uses, leaving frog populations at a fraction of their former, original sizes. Therefore, extra precaution is critical to help ensure their growth and persistence. Improving water quality, increasing natural forest and wetland land cover within 2.5 km, and reducing roads within 2.5 km of Great Lakes coastal wetlands will help conserve these important indicator species in this globally recognized but imperiled ecosystem.
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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 ».