यह शोधपत्र छवियों से प्रजातियों की आवास वरीयताओं के बारे में व्याख्या योग्य कारणात्मक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए एक संपूर्ण दृश्य-कारणात्मक ढाँचा प्रस्तावित करता है। यह प्रणाली प्रजातियों की पहचान, वैश्विक उपस्थिति सूचना पुनर्प्राप्ति, छद्म-अनुपस्थिति नमूनाकरण और जलवायु डेटा निष्कर्षण को एकीकृत करती है। आधुनिक कारणात्मक अनुमान विधियों का उपयोग करते हुए, हम पर्यावरणीय विशेषताओं के बीच कारणात्मक संरचनाओं को उजागर करते हैं और प्रजातियों की उपस्थिति पर उनके प्रभाव का अनुमान लगाते हैं। अंत में, हम सांख्यिकीय रूप से ठोस, मानव-समझने योग्य कारणात्मक स्पष्टीकरण उत्पन्न करने के लिए संरचित टेम्पलेट्स और बड़े पैमाने के भाषा मॉडल का उपयोग करते हैं। हम मधुमक्खी और फूलों की प्रजातियों के लिए ढाँचे का प्रदर्शन करते हैं, चल रही परियोजनाओं के प्रारंभिक परिणामों की रिपोर्ट करते हैं, और मानव-समझने योग्य भाषा में प्रजातियों के आवासों का वर्णन करने के लिए अनुशंसित पारिस्थितिक मॉडलिंग प्रथाओं का समर्थन करने हेतु बहुविध कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायकों की क्षमता का प्रदर्शन करते हैं।
