Ecological Connectivity Through UBC – An Omniscape Approach
Notice bibliographique
Résumé
Human activities and rapid urbanization have led to habitat destruction and fragmentation, severely impacting biodiversity and ecosystem services globally. This study focuses on the UBC campus, surrounded by the Pacific Spirit Regional Park, to assess and enhance ecological connectivity through the urban landscape. Using advanced remote sensing techniques, including Planet SkySat satellite imagery and British Columbia 2022 LiDAR data, we classified the landscape and identified key habitats. Keystone species were selected based on habitat dependency, observation density, and conservation status, utilizing datasets from the Global Biodiversity Information Facility (GBIF) between 2010 to 2023. The study employed Omniscape, an implementation of Circuitscape 4.0, to model the randomized movement of animals across a resistance-weighted landscape, providing a nuanced understanding of how urban features influence ecological flows. Our findings indicate that urban areas, especially the central UBC campus, act as barriers and funnel species movement, particularly affecting those with small movement ranges and unique habitat requirements, such as the Pacific Tree Frog and Douglas's Squirrel. The analysis highlighted areas of highly channelized flows where predicted movement exceeds landscape capacity, leading from Pacific Spirit Regional Park to UBC's Central core. UBC’s Main Mall was predicted to have highly channelized flow across all species and is a critical corridor for conservation and enhancement. Other recommendations for UBC include creating an East West Ecological Corridor, replicating Main Mall’s design. The existing landscape should be intensified by integrating more water bodies and riparian areas to support amphibian species and interspersing shrub planting between trees to expand habitat availability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».