Was the Grass Always Greener? Mapping the Historical Extent of Grassland Ecosystems in the San Juan Islands
Notice bibliographique
Résumé
The San Juan Islands, an archipelago in the Salish Sea between Vancouver Island and the Washington coast, are one of the few places native temperate grasslands are found in western Washington State. These ecosystems are important sources of biodiversity and support many rare and endemic species. In addition to their ecological importance, native temperate grasslands have profound cultural significance to the Coast Salish peoples who historically stewarded these landscapes using traditional land management practices-particularly fire-for the production of bulb crops such as common camas (Camassia quamash). Unfortunately, these ecologically and culturally valuable ecosystems have become rare, greatly impacted by the combined pressures of changes in land use, invasive species, and the exclusion of fire from the landscape. While land managers and conservation experts are aware of the current threats facing native temperate grasslands, the lack of historical context and baseline knowledge has made it impossible to fully understand the long-term trends in extent and distribution of this ecosystem. To address this knowledge gap, I used historical landcover data and multispectral imagery to create a high-resolution, spatially explicit dataset in ArcGIS Pro, representing grassland landcover on the San Juan Islands at multiple time periods since the early years of European and American colonization. Spatial analysis of the dataset was conducted in ArcGIS Pro to quantify grassland loss between time periods, and identify landcover types replacing grasslands. The results reveal significant decreases in grassland extent between time periods, resulting in a 78% decrease in the extent of non-agricultural grasslands since 1890. These changes are primarily a result of conversion to agriculture, and encroachment or succession to forest. The spatial data and analyses created in this study help to develop the historical baseline of native temperate v grasslands on the San Juan Islands, adding to our understanding of the lingering legacy that changes in land use have had on this ecosystem, with the potential to aid in the development of effective conservation and restoration practices.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».