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Integrating presence‐only and presence–absence data to model changes in species geographic ranges: An example in the Neotropics
Aim Anthropogenic changes such as land use and climate change affect species' geographic ranges, causing range shifts, contractions, or expansions. However, data on range dynamics are insufficient, heterogeneous, and spatially and temporally biased in most regions. Integrated species distributi...
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Published in: | Journal of biogeography 2023-09, Vol.50 (9), p.1561-1575 |
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creator | Grattarola, Florencia Bowler, Diana E. Keil, Petr |
description | Aim
Anthropogenic changes such as land use and climate change affect species' geographic ranges, causing range shifts, contractions, or expansions. However, data on range dynamics are insufficient, heterogeneous, and spatially and temporally biased in most regions. Integrated species distribution models (IDMs) offer a solution as they can complement good quality presence‐absence data with opportunistically collected presence‐only data, simultaneously accounting for heterogeneous sampling effort. However, these methods have seen limited use in the estimation of temporal change of geographic ranges and are not yet widespread as they have a steep learning curve. Here we present a generalisable model and case example.
Location
Neotropics ‐ Latin America.
Taxon
Herpailurus yagouaroundi.
Methods
Using data on presence‐absence and presence‐only on the jaguarundi (Herpailurus yagouaroundi), we modelled the species distribution at two time periods (2000–2013 and 2014–2021) using a Bayesian model based on Poisson point process in JAGS. Our model integrates the different data types while accounting for varying sampling effort and spatial effect. We predicted the species range at the two time periods and quantified their changes.
Results
Between the two time periods, the jaguarundi has contracted its southern and northern range limits towards the equator but expanded its area of distribution over the entire species' range. Also, our results show that modelled geographic range, of either time period, is not entirely consistent with the current expert range map from IUCN.
Main Conclusions
Our modelling approach provides a working example with the potential to address data gaps and biases in other taxa and regions. Given the increasing number of incidental data being generated by community‐derived initiatives in Latin America, IDMs can become a valuable source for species distribution modelling in the region. This is the first application of the IDM approach with temporal dimension and over the entire species' geographic range.
o
Objetivo
Los cambios antropogénicos, como el cambio en el uso del suelo y el cambio climático, afectan el área de distribución geográfica de las especies, provocando desplazamientos, contracciones o expansiones. Sin embargo, los datos sobre la dinámica en los rangos de distribución son insuficientes, heterogéneos y sesgados espacial y temporalmente en la mayoría de las regiones. Los modelos integrados de distribución de especies se presentan com |
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Anthropogenic changes such as land use and climate change affect species' geographic ranges, causing range shifts, contractions, or expansions. However, data on range dynamics are insufficient, heterogeneous, and spatially and temporally biased in most regions. Integrated species distribution models (IDMs) offer a solution as they can complement good quality presence‐absence data with opportunistically collected presence‐only data, simultaneously accounting for heterogeneous sampling effort. However, these methods have seen limited use in the estimation of temporal change of geographic ranges and are not yet widespread as they have a steep learning curve. Here we present a generalisable model and case example.
Location
Neotropics ‐ Latin America.
Taxon
Herpailurus yagouaroundi.
Methods
Using data on presence‐absence and presence‐only on the jaguarundi (Herpailurus yagouaroundi), we modelled the species distribution at two time periods (2000–2013 and 2014–2021) using a Bayesian model based on Poisson point process in JAGS. Our model integrates the different data types while accounting for varying sampling effort and spatial effect. We predicted the species range at the two time periods and quantified their changes.
Results
Between the two time periods, the jaguarundi has contracted its southern and northern range limits towards the equator but expanded its area of distribution over the entire species' range. Also, our results show that modelled geographic range, of either time period, is not entirely consistent with the current expert range map from IUCN.
Main Conclusions
Our modelling approach provides a working example with the potential to address data gaps and biases in other taxa and regions. Given the increasing number of incidental data being generated by community‐derived initiatives in Latin America, IDMs can become a valuable source for species distribution modelling in the region. This is the first application of the IDM approach with temporal dimension and over the entire species' geographic range.
o
Objetivo
Los cambios antropogénicos, como el cambio en el uso del suelo y el cambio climático, afectan el área de distribución geográfica de las especies, provocando desplazamientos, contracciones o expansiones. Sin embargo, los datos sobre la dinámica en los rangos de distribución son insuficientes, heterogéneos y sesgados espacial y temporalmente en la mayoría de las regiones. Los modelos integrados de distribución de especies se presentan como una solución, ya que pueden integrar datos de presencia‐ausencia de buena calidad con datos de presencia recogidos de forma oportunista, teniendo en cuenta al mismo tiempo la heterogeneidad en el esfuerzo de muestreo. Sin embargo, estos métodos han tenido un uso limitado en la estimación del cambio temporal de las áreas de distribución geográfica y aún no están muy extendidos, ya que tienen una curva de aprendizaje pronunciada. Aquí presentamos un modelo generalizable y un caso de ejemplo.
Taxon
Herpailurus yagouaroundi.
Métodos
Usando datos de presencia‐ausencia y de sólo presencia para el yaguarundí (Herpailurus yagouaroundi), modelamos la distribución de la especie en dos periodos de tiempo (2000–2013 y 2014–2021) utilizando un modelo Bayesiano basado en procesos de Poisson en JAGS. Nuestro modelo integra los diferentes tipos de datos al tiempo que tiene en cuenta la variación en el esfuerzo de muestreo y el efecto espacial. Predecimos el área de distribución de las especies en los dos periodos de tiempo y cuantificamos sus cambios.
Resultados
Entre los dos periodos de tiempo, el yaguarundí ha contraído sus límites de distribución sur y norte hacia el ecuador, pero ha ampliado su rango en toda el área de distribución de la especie. Asimismo, nuestros resultados muestran que el área de distribución geográfica modelada, para cualquiera de los dos periodos temporales, no es totalmente equivalente con el mapa de área de distribución actual elaborado por expertos de la UICN.
Conclusiones Principales
Nuestro enfoque de modelado proporciona un ejemplo con el potencial de abordar vacíos de datos y sesgos en otros taxones y regiones. Dado el creciente número de datos incidentales generados por iniciativas comunitarias en América Latina, los modelos integrados de distribución pueden convertirse en una valiosa fuente para la modelización de la distribución de especies en la región. Esta es la primera aplicación del enfoque con dimensión temporal y sobre todo el rango geográfico de la especie.</description><identifier>ISSN: 0305-0270</identifier><identifier>EISSN: 1365-2699</identifier><identifier>DOI: 10.1111/jbi.14622</identifier><language>eng</language><publisher>Oxford: Wiley Subscription Services, Inc</publisher><subject>Anthropogenic factors ; Bayesian analysis ; camera‐trap surveys ; Climate change ; community‐science records ; data‐poor regions ; Equator ; Equatorial regions ; Geographical distribution ; Herpailurus yagouaroundi ; jaguarundi ; Land use ; Latin America ; Learning curves ; Mathematical models ; MCMC ; Modelling ; Poisson point process ; range size ; Sampling ; sampling bias ; SDM ; spatial autocorrelation ; Species ; Taxa</subject><ispartof>Journal of biogeography, 2023-09, Vol.50 (9), p.1561-1575</ispartof><rights>2023 The Authors. published by John Wiley & Sons Ltd.</rights><rights>2023. This article is published under http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (the “License”). Notwithstanding the ProQuest Terms and Conditions, you may use this content in accordance with the terms of the License.</rights><lds50>peer_reviewed</lds50><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed><citedby>FETCH-LOGICAL-c3322-64baa93f78b915b82436d529a757f34a693b78d5f06035ada0d055991e4239b93</citedby><cites>FETCH-LOGICAL-c3322-64baa93f78b915b82436d529a757f34a693b78d5f06035ada0d055991e4239b93</cites><orcidid>0000-0001-8282-5732</orcidid></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>314,780,784,27924,27925</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>Grattarola, Florencia</creatorcontrib><creatorcontrib>Bowler, Diana E.</creatorcontrib><creatorcontrib>Keil, Petr</creatorcontrib><title>Integrating presence‐only and presence–absence data to model changes in species geographic ranges: An example in the Neotropics</title><title>Journal of biogeography</title><description>Aim
Anthropogenic changes such as land use and climate change affect species' geographic ranges, causing range shifts, contractions, or expansions. However, data on range dynamics are insufficient, heterogeneous, and spatially and temporally biased in most regions. Integrated species distribution models (IDMs) offer a solution as they can complement good quality presence‐absence data with opportunistically collected presence‐only data, simultaneously accounting for heterogeneous sampling effort. However, these methods have seen limited use in the estimation of temporal change of geographic ranges and are not yet widespread as they have a steep learning curve. Here we present a generalisable model and case example.
Location
Neotropics ‐ Latin America.
Taxon
Herpailurus yagouaroundi.
Methods
Using data on presence‐absence and presence‐only on the jaguarundi (Herpailurus yagouaroundi), we modelled the species distribution at two time periods (2000–2013 and 2014–2021) using a Bayesian model based on Poisson point process in JAGS. Our model integrates the different data types while accounting for varying sampling effort and spatial effect. We predicted the species range at the two time periods and quantified their changes.
Results
Between the two time periods, the jaguarundi has contracted its southern and northern range limits towards the equator but expanded its area of distribution over the entire species' range. Also, our results show that modelled geographic range, of either time period, is not entirely consistent with the current expert range map from IUCN.
Main Conclusions
Our modelling approach provides a working example with the potential to address data gaps and biases in other taxa and regions. Given the increasing number of incidental data being generated by community‐derived initiatives in Latin America, IDMs can become a valuable source for species distribution modelling in the region. This is the first application of the IDM approach with temporal dimension and over the entire species' geographic range.
o
Objetivo
Los cambios antropogénicos, como el cambio en el uso del suelo y el cambio climático, afectan el área de distribución geográfica de las especies, provocando desplazamientos, contracciones o expansiones. Sin embargo, los datos sobre la dinámica en los rangos de distribución son insuficientes, heterogéneos y sesgados espacial y temporalmente en la mayoría de las regiones. Los modelos integrados de distribución de especies se presentan como una solución, ya que pueden integrar datos de presencia‐ausencia de buena calidad con datos de presencia recogidos de forma oportunista, teniendo en cuenta al mismo tiempo la heterogeneidad en el esfuerzo de muestreo. Sin embargo, estos métodos han tenido un uso limitado en la estimación del cambio temporal de las áreas de distribución geográfica y aún no están muy extendidos, ya que tienen una curva de aprendizaje pronunciada. Aquí presentamos un modelo generalizable y un caso de ejemplo.
Taxon
Herpailurus yagouaroundi.
Métodos
Usando datos de presencia‐ausencia y de sólo presencia para el yaguarundí (Herpailurus yagouaroundi), modelamos la distribución de la especie en dos periodos de tiempo (2000–2013 y 2014–2021) utilizando un modelo Bayesiano basado en procesos de Poisson en JAGS. Nuestro modelo integra los diferentes tipos de datos al tiempo que tiene en cuenta la variación en el esfuerzo de muestreo y el efecto espacial. Predecimos el área de distribución de las especies en los dos periodos de tiempo y cuantificamos sus cambios.
Resultados
Entre los dos periodos de tiempo, el yaguarundí ha contraído sus límites de distribución sur y norte hacia el ecuador, pero ha ampliado su rango en toda el área de distribución de la especie. Asimismo, nuestros resultados muestran que el área de distribución geográfica modelada, para cualquiera de los dos periodos temporales, no es totalmente equivalente con el mapa de área de distribución actual elaborado por expertos de la UICN.
Conclusiones Principales
Nuestro enfoque de modelado proporciona un ejemplo con el potencial de abordar vacíos de datos y sesgos en otros taxones y regiones. Dado el creciente número de datos incidentales generados por iniciativas comunitarias en América Latina, los modelos integrados de distribución pueden convertirse en una valiosa fuente para la modelización de la distribución de especies en la región. Esta es la primera aplicación del enfoque con dimensión temporal y sobre todo el rango geográfico de la especie.</description><subject>Anthropogenic factors</subject><subject>Bayesian analysis</subject><subject>camera‐trap surveys</subject><subject>Climate change</subject><subject>community‐science records</subject><subject>data‐poor regions</subject><subject>Equator</subject><subject>Equatorial regions</subject><subject>Geographical distribution</subject><subject>Herpailurus yagouaroundi</subject><subject>jaguarundi</subject><subject>Land use</subject><subject>Latin America</subject><subject>Learning curves</subject><subject>Mathematical models</subject><subject>MCMC</subject><subject>Modelling</subject><subject>Poisson point process</subject><subject>range size</subject><subject>Sampling</subject><subject>sampling bias</subject><subject>SDM</subject><subject>spatial autocorrelation</subject><subject>Species</subject><subject>Taxa</subject><issn>0305-0270</issn><issn>1365-2699</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2023</creationdate><recordtype>article</recordtype><sourceid>24P</sourceid><recordid>eNp1kE1OwzAQhS0EEqWw4AaWWLFI698kZlcqfooQbGAdOckkdZXawU4F3SFxASRuyElIWxZsmM08zXzzRnoInVIyon2NF7kZUREztocGlMcyYrFS-2hAOJERYQk5REchLAghSnIxQB8z20HtdWdsjVsPAWwB3--fzjZrrG35Z_al863Cpe407hxeuhIaXMy1rSFgY3FooTC9rMH1lu3cFNhvlxd4YjG86WXbwAbs5oAfwHXetaYIx-ig0k2Ak98-RM_XV0_T2-j-8WY2ndxHBeeMRbHItVa8StJcUZmnTPC4lEzpRCYVFzpWPE_SUlYkJlzqUpOSSKkUBcG4yhUforOdb-vdywpCly3cytv-ZcZSkaZSCEF76nxHFd6F4KHKWm-W2q8zSrJNxlmfcbbNuGfHO_bVNLD-H8zuLme7ix_MlIAY</recordid><startdate>202309</startdate><enddate>202309</enddate><creator>Grattarola, Florencia</creator><creator>Bowler, Diana E.</creator><creator>Keil, Petr</creator><general>Wiley Subscription Services, Inc</general><scope>24P</scope><scope>WIN</scope><scope>AAYXX</scope><scope>CITATION</scope><scope>7SN</scope><scope>7SS</scope><scope>8FD</scope><scope>C1K</scope><scope>FR3</scope><scope>P64</scope><scope>RC3</scope><orcidid>https://orcid.org/0000-0001-8282-5732</orcidid></search><sort><creationdate>202309</creationdate><title>Integrating presence‐only and presence–absence data to model changes in species geographic ranges: An example in the Neotropics</title><author>Grattarola, Florencia ; Bowler, Diana E. ; Keil, Petr</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-LOGICAL-c3322-64baa93f78b915b82436d529a757f34a693b78d5f06035ada0d055991e4239b93</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>eng</language><creationdate>2023</creationdate><topic>Anthropogenic factors</topic><topic>Bayesian analysis</topic><topic>camera‐trap surveys</topic><topic>Climate change</topic><topic>community‐science records</topic><topic>data‐poor regions</topic><topic>Equator</topic><topic>Equatorial regions</topic><topic>Geographical distribution</topic><topic>Herpailurus yagouaroundi</topic><topic>jaguarundi</topic><topic>Land use</topic><topic>Latin America</topic><topic>Learning curves</topic><topic>Mathematical models</topic><topic>MCMC</topic><topic>Modelling</topic><topic>Poisson point process</topic><topic>range size</topic><topic>Sampling</topic><topic>sampling bias</topic><topic>SDM</topic><topic>spatial autocorrelation</topic><topic>Species</topic><topic>Taxa</topic><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Grattarola, Florencia</creatorcontrib><creatorcontrib>Bowler, Diana E.</creatorcontrib><creatorcontrib>Keil, Petr</creatorcontrib><collection>Wiley-Blackwell Open Access Collection</collection><collection>Wiley Online Library Free Content</collection><collection>CrossRef</collection><collection>Ecology Abstracts</collection><collection>Entomology Abstracts (Full archive)</collection><collection>Technology Research Database</collection><collection>Environmental Sciences and Pollution Management</collection><collection>Engineering Research Database</collection><collection>Biotechnology and BioEngineering Abstracts</collection><collection>Genetics Abstracts</collection><jtitle>Journal of biogeography</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>Grattarola, Florencia</au><au>Bowler, Diana E.</au><au>Keil, Petr</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>Integrating presence‐only and presence–absence data to model changes in species geographic ranges: An example in the Neotropics</atitle><jtitle>Journal of biogeography</jtitle><date>2023-09</date><risdate>2023</risdate><volume>50</volume><issue>9</issue><spage>1561</spage><epage>1575</epage><pages>1561-1575</pages><issn>0305-0270</issn><eissn>1365-2699</eissn><abstract>Aim
Anthropogenic changes such as land use and climate change affect species' geographic ranges, causing range shifts, contractions, or expansions. However, data on range dynamics are insufficient, heterogeneous, and spatially and temporally biased in most regions. Integrated species distribution models (IDMs) offer a solution as they can complement good quality presence‐absence data with opportunistically collected presence‐only data, simultaneously accounting for heterogeneous sampling effort. However, these methods have seen limited use in the estimation of temporal change of geographic ranges and are not yet widespread as they have a steep learning curve. Here we present a generalisable model and case example.
Location
Neotropics ‐ Latin America.
Taxon
Herpailurus yagouaroundi.
Methods
Using data on presence‐absence and presence‐only on the jaguarundi (Herpailurus yagouaroundi), we modelled the species distribution at two time periods (2000–2013 and 2014–2021) using a Bayesian model based on Poisson point process in JAGS. Our model integrates the different data types while accounting for varying sampling effort and spatial effect. We predicted the species range at the two time periods and quantified their changes.
Results
Between the two time periods, the jaguarundi has contracted its southern and northern range limits towards the equator but expanded its area of distribution over the entire species' range. Also, our results show that modelled geographic range, of either time period, is not entirely consistent with the current expert range map from IUCN.
Main Conclusions
Our modelling approach provides a working example with the potential to address data gaps and biases in other taxa and regions. Given the increasing number of incidental data being generated by community‐derived initiatives in Latin America, IDMs can become a valuable source for species distribution modelling in the region. This is the first application of the IDM approach with temporal dimension and over the entire species' geographic range.
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Objetivo
Los cambios antropogénicos, como el cambio en el uso del suelo y el cambio climático, afectan el área de distribución geográfica de las especies, provocando desplazamientos, contracciones o expansiones. Sin embargo, los datos sobre la dinámica en los rangos de distribución son insuficientes, heterogéneos y sesgados espacial y temporalmente en la mayoría de las regiones. Los modelos integrados de distribución de especies se presentan como una solución, ya que pueden integrar datos de presencia‐ausencia de buena calidad con datos de presencia recogidos de forma oportunista, teniendo en cuenta al mismo tiempo la heterogeneidad en el esfuerzo de muestreo. Sin embargo, estos métodos han tenido un uso limitado en la estimación del cambio temporal de las áreas de distribución geográfica y aún no están muy extendidos, ya que tienen una curva de aprendizaje pronunciada. Aquí presentamos un modelo generalizable y un caso de ejemplo.
Taxon
Herpailurus yagouaroundi.
Métodos
Usando datos de presencia‐ausencia y de sólo presencia para el yaguarundí (Herpailurus yagouaroundi), modelamos la distribución de la especie en dos periodos de tiempo (2000–2013 y 2014–2021) utilizando un modelo Bayesiano basado en procesos de Poisson en JAGS. Nuestro modelo integra los diferentes tipos de datos al tiempo que tiene en cuenta la variación en el esfuerzo de muestreo y el efecto espacial. Predecimos el área de distribución de las especies en los dos periodos de tiempo y cuantificamos sus cambios.
Resultados
Entre los dos periodos de tiempo, el yaguarundí ha contraído sus límites de distribución sur y norte hacia el ecuador, pero ha ampliado su rango en toda el área de distribución de la especie. Asimismo, nuestros resultados muestran que el área de distribución geográfica modelada, para cualquiera de los dos periodos temporales, no es totalmente equivalente con el mapa de área de distribución actual elaborado por expertos de la UICN.
Conclusiones Principales
Nuestro enfoque de modelado proporciona un ejemplo con el potencial de abordar vacíos de datos y sesgos en otros taxones y regiones. Dado el creciente número de datos incidentales generados por iniciativas comunitarias en América Latina, los modelos integrados de distribución pueden convertirse en una valiosa fuente para la modelización de la distribución de especies en la región. Esta es la primera aplicación del enfoque con dimensión temporal y sobre todo el rango geográfico de la especie.</abstract><cop>Oxford</cop><pub>Wiley Subscription Services, Inc</pub><doi>10.1111/jbi.14622</doi><tpages>15</tpages><orcidid>https://orcid.org/0000-0001-8282-5732</orcidid><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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