Using GIS to guide field surveys for timberline sparrows in Northwestern Montana
Notice bibliographique
Résumé
For many species, we lack the basic information on distribution and abundance that is needed for conservation and management. The timberline Brewer's sparrow (Spizella breweri taverneri), a migratory songbird previously known to breed only in the Canadian and Alaskan Rockies, was recently discovered in abundance in high-elevation areas of Glacier National Park, Montana, USA. Because the southern limit of this subspecies' breeding range was unknown, we developed a GIS-based model to predict timberline sparrow habitat along the Rocky Mountain front south of Glacier National Park. We field-tested the model by surveying 40 predicted sites in the Lewis and Clark National Forest. We found suitable habitat at 20 of the 40 sites (50%), and timberline sparrows were present at 4 of these; we also found timberline sparrows at one site that was not predicted. The discovery of nesting birds at Jones Creek, in the Teton River drainage, extends the known breeding range of this subspecies 50 km south. Our study indicates that, even with relatively few initial data, GIS can be successfully used as a tool to guide surveys for rare species. However, there are inherent limitations in models built with restricted data, and species' distributions can be driven by factors not readily modelled in a GIS. Therefore, GIS models often must be treated as working hypotheses, to be tested and improved as additional data become available.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».