Mapping area of habitat for inland wetland species
Notice bibliographique
Résumé
Area of habitat (AOH) maps provide a high-resolution representation of the habitat available in a species' range and can support conservation policy and planning processes. However, until recently, there was insufficient knowledge on the distribution of inland wetlands and freshwater biodiversity to develop AOH mapping methods specifically tailored to inland wetlands. We used a combined empirical and thematic approach to translate inland wetland habitat classes in the International Union for Conservation of Nature (IUCN) Habitats Classification Scheme into spatially explicit wetland-cover types derived from the Global Lakes and Wetlands Database 2 and the World Karst Aquifer Map. The AOH was subsequently estimated as the area in the mapped range that corresponded to each species' habitat and elevation associations. We developed and tested the method with IUCN Red List assessment data, range maps, and point locality data for fishes, odonates, decapod crustaceans, and mollusks (22,876 species). The method performed well in comparison with similar methods already developed for terrestrial mammals, birds, amphibians, and reptiles. The mean map prevalence (proportion of area in a species' range that was AOH) was 18-32% for each taxonomic group. Based on data on known localities of occurrence, 78-100% of species per taxonomic group had a higher classification accuracy than expected if AOH were distributed in the range at random. This represents an increased accuracy in the distribution of wetland species. Our study represents the first attempt to distinguish between inland wetland habitat subclasses and to include subterranean habitats in an AOH mapping method. Our method will facilitate the inclusion of previously underrepresented taxa in key conservation tools and analyses and is expected to increase the accuracy of AOH mapping for any species associated with inland wetlands.
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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) | 0,003 | 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 ».