A generalized modeling framework for spatially extensive species abundance prediction and population estimation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spatially explicit estimates of species abundance and distribution are increasingly needed to support conservation planning and management across multiple spatial scales. We present a generalized modeling framework that bridges the gap between local studies and regional to national planning by compiling and harmonizing diverse datasets to predict avian abundance at fine resolution and broad extent. We applied detectability offsets to integrate point‐count data from over 250,000 locations across subarctic Canada. Data were subsampled by two time periods and 16 geographic regions, and we used boosted regression trees to model the density of 143 boreal landbird species as a function of climate, vegetation composition (local [250 m] and landscape [~1.5 km]), land cover, and topography. Bootstrapped regional predictions were combined to generate density maps, region‐ and habitat‐specific estimates, and Canada‐wide population totals. We estimated ~3.56 billion breeding males (7.13 billion individuals), with most occurring in boreal and hemi‐boreal regions. Forest generalists accounted for nearly half the total (1.57 billion males), followed by boreal specialists (1.05 billion), habitat generalists (350 million), and species associated with eastern forests (274 million), grasslands (124 million), western forests (74.7 million), wetlands (63.5 million), and Arctic tundra (17.7 million). Introduced species totaled 48.9 million breeding males. Across species, landscape‐level vegetation composition explained most variation in abundance, indicating that climate effects are primarily indirect, operating through vegetation. Landscape‐scale variables were critical to capturing this variation. Model classification accuracy was highest for forest‐ and grassland‐associated species (lowest for mountain and urban species), and for the families Regulidae and Phasianidae (lowest for Bombycillidae and Paridae). This work provides a standardized, updatable, and reproducible workflow for generating spatially explicit bird abundance estimates. These products can be revised as new data become available and used to support ongoing conservation and land‐use decisions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,007 | 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 ».