Expert knowledge is used in the development of wildlife habitat suitability models (HSMs) for management and conservation decisions. However, the consistency of such models has been questioned. Focusing on 1 method for elicitation, the analytic hierarchy process, we generated expert-based HSMs for 4 felid species: 2 forest specialists (ocelot [Leopardus pardalis] and margay [Leopardus wiedii]) and 2 habitat generalist species (Pampas cat [Leopardus colocola] and puma [Puma concolor]). Using these HSMs, species detections from camera-trap surveys, and generalized linear models, we assessed the effect of study species and expert attributes on the correspondence between expert models and camera-trap detections. We also examined whether aggregation of participant responses and iterative feedback improved model performance. We ran 160 HSMs and found that models for specialist species showed higher correspondence with camera-trap detections (AUC [area under the receiver operating characteristic curve] >0.7) than those for generalists (AUC < 0.7). Model correspondence increased as participant years of experience in the study area increased, but only for the understudied generalist species, Pampas cat (β = 0.024 [SE 0.007]). No other participant attribute was associated with model correspondence. Feedback and revision of models improved model correspondence, and aggregating judgments across multiple participants improved correspondence only for specialist species. The average correspondence of aggregated judgments increased as group size increased but leveled off after 5 experts for all species. Our results suggest that correspondence between expert models and empirical surveys increases as habitat specialization increases. We encourage inclusion of participants knowledgeable of the study area and model validation for expert-based modeling of understudied and generalist species.
Comparación entre los modelos de idoneidad de hábitat basados en la opinión de expertos y la detecciones con cámaras trampa Resumen El conocimiento de expertos se usa en el desarrollo de modelos de idoneidad de hábitat (MIH) para la gestión y la toma de decisiones en conservación. Sin embargo, se ha cuestionado la coherencia de dichos modelos. Utilizamos un solo método, el proceso de jerarquización analítica, para generar MIH para cuatro felinos: dos especies especialistas de bosque (Leopardus pardalis y L. wiedii)) y dos generalistas de hábitat (Leopardus colocola y Puma concolor). Usamos estos MIH, la detección de las especies mediante censos de cámaras trampa y modelos lineales generalizados, para analizar el efecto de dichas especies y las características de los expertos sobre la correspondencia entre los modelos expertos y las detecciones con cámaras trampa. También analizamos si la agregación de las respuestas de los participantes y la retroalimentación iterativa mejoran el desempeño del modelo. Analizamos 160 MIH y encontramos que los modelos para las especies especialistas mostraron una correspondencia mayor con las detecciones de cámarastrampa (ABC [área bajo la curva de la característica operante receptora] >0.7) para las especies generalistas (ABC < 0.7). La correspondencia del modelo incrementó conforme incrementaron los años de experiencia de los participantes en el área de estudio, pero sólo para Leopardus colocola, una especie generalista y poco estudiada (β = 0.024 [SE 0.007]). Ninguna otra característica de los participantes se asoció con la correspondencia del modelo. La retroalimentación y la revisión de los modelos aumentaron la correspondencia y la agregación de opiniones de múltiples participantes aumentó la correspondencia sólo para las especies especialistas. La correspondencia promedio de las opiniones agregadas incrementó conforme creció el tamaño grupal, aunque se niveló después de cinco expertos para todas las especies. Nuestros resultados sugieren que la correspondencia entre los modelos de expertos y las evaluaciones empíricos incrementan conforme aumenta la especialización del hábitat. Promovemos la inclusión de participantes conocedores del área de estudio y la validación del modelo para el modelado de expertos de especies generalistas y poco estudiadas.
【摘要】 野生动物栖息地适宜性模型(habitat suitability models, HSM)的构建应用了专家知识, 用于管理和保护决策。然而, 这些模型的一致性仍受到质疑。本研究利用分析层次过程这一引导方法, 为4种猫科动物生成了基于专家意见的HSM:2种森林栖息地专性物种(豹猫[Leopardus pardalis]和虎猫[Leopardus wiedii])和2种栖息地广布种(潘帕斯猫[Leopardus colocola]和美洲狮[Puma concolor])。我们利用这些HSM、红外相机的物种监测结果和广义线性模型, 评估了研究物种和专家属性对基于专家意见的模型与红外相机监测结果之间一致性的影响。我们还分析了汇总参与者回答和迭代反馈是否能改善模型结果。本研究共运行了160个HSM, 发现栖息地专性物种的模型与红外相机监测的一致性(AUC[接收者操作特征曲线下面积]>0.7)高于栖息地广布种的模型(AUC <0.7)。模型一致性随着参与者在研究区的经验年限增加而增加, 但仅限于研究不足的栖息地广布种--潘帕斯猫(β = 0.024 [SE 0.007])。其他参与者属性与模型一致性无关。对模型的反馈和修改提高了模型一致性, 而汇总多个参与者的判断仅有助于提高栖息地专性种的模型一致性。汇总判断的平均一致性随着小组人数增加而增加, 但对所有物种来说, 在小组人数达到5个专家之后就趋于平缓。我们的结果表明, 基于专家意见的模型与经验调查之间的一致性随着物种的栖息地专性增加而增加。我们鼓励纳入了解研究区域的参与者, 并对未被研究的栖息地广布种的专家意见模型进行验证。【翻译:胡怡思;审校:聂永刚】.
Keywords: aggregation; agregación; analytical hierarchy process; consulta remota; especialistas; generalistas; generalists; proceso de jerarquización analítica; remote elicitation; specialists; 分析层次过程; 栖息地专性种; 栖息地广布种; 汇总; 远程引导.
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