Toolkit to manage key habitat for amphibians in Ontario forests
Notice bibliographique
Résumé
Forest-dwelling amphibians contribute to diverse ecosystem services in Ontario but are threatened by habitat degradation and fragmentation. My thesis investigated key amphibian habitats in Ontario forests with the goal of providing resource managers with tools and techniques to protect and restore amphibian populations. I primarily focussed on amphibians that breed in temporary forested wetlands known as vernal pools, as these wetlands are overlooked in provincial legislature and particularly sensitive to changes in land-use and climate. \n\tFirst, I investigated the distribution and community structure of vernal pools in forests of eastern Georgian Bay, Lake Huron. I developed an accurate remote sensing technique to map vernal pool habitat using readily available spatial data and found that undocumented vernal pools accounted for over half of the wetlands in the region. I documented the importance of the length of pool inundation (hydroperiod) and canopy openness in determining the composition of vernal pool amphibian assemblages. In particular, pools with short hydroperiods and closed canopies tended to support only early breeders and canopy generalists. \n\tNext, I used two case studies to demonstrate the usefulness of existing amphibian occurrence datasets, specifically for the improvement of habitat mapping and monitoring. For the first case study, I created habitat suitability models using known locations of the endangered Jefferson salamander (Ambystoma jeffersonianum). Models yielded good discriminatory ability between presence and pseudo-absence data and confirmed the importance of deciduous/mixed forests as key habitats. Habitat suitability maps revealed potential undocumented habitat in the Greenbelt region of Ontario. For the second case study, I developed optimizations of time and effort for a salamander monitoring program. I verified the need for at least ten years’ worth of monitoring data for reliable trend detection and demonstrated that the precision and accuracy of occupancy estimates are dependent on the allocation of effort across monitoring sites and repetitions.
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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) | 0,024 | 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 ».