Assessing Cetacean Habitat Suitability in the Northeast Pacific From Citizen Science Data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Citizen science is an important source of biodiversity information, particularly for gathering information on species distributions across large geographic areas. However, there are challenges with spatial and species biases, and variation in effort in citizen science data. We aimed to investigate summer and winter habitat suitability for cetacean species reported in the northeastern Pacific by applying species distribution models (SDMs) to opportunistic sightings data submitted to the Ocean Wise Sightings Network (OWSN). Location British Columbia, Washington State, South Alaska. Taxon Order Cetacea. Methods We employed maximum entropy SDMs for the 10 cetacean species most frequently reported to the OWSN between 2002 and 2022. We thinned the dataset to account for spatial bias in sighting locations and used occurrences of non‐target species as background points to ensure the same spatial bias in the presence and pseudoabsence data. Best‐performing models were selected based on continuous Boyce Index evaluated against null models, and habitat suitability predictions for four species were compared with density surface model (DSM) predictions (Wright et al. 2021) using the Jaccard–Tanimoto Index. Ensemble predictions for each of the 10 species were then made using best‐performing models on seasonal means of environmental variables across the study period to produce coast‐wide maps of relative habitat suitability for each species. Results Across all 10 species, SDMs closely reflected the known seasonal species distribution across the northeastern Pacific. Summer habitat hotspots across all species included: the continental shelf offshore of Vancouver Island and Haida Gwaii and following the deep canyons of Queen Charlotte Sound; and winter hotspots encompassed nearshore waters within British Columbia and Washington, as well as much of Hecate Strait in the north and southern parts of Queen Charlotte Sound. SDM suitable habitat predictions for Dall's porpoise, harbour porpoise, fin whale, and humpback whale in summer 2018 were significantly similar to DSM predictions (Wright et al. 2021) compared using the Jaccard–Tanimoto index. Main Conclusions Citizen science is an efficient mechanism for generating data on cetacean seasonal occurrence. Through applying SDMs and accounting for spatial biases in sampling, opportunistic data can be applied to investigate long‐term trends in cetacean distribution, especially concerning the impacts of anthropogenic‐mediated pressures such as climate change.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».