Detecting Fragmentation Extinction Thresholds for Forest Understory Plant Species in Peninsular Spain
Notice bibliographique
Résumé
Ecological theory predicts that fragmentation aggravates the effects of habitat loss, yet empirical results show mixed evidences, which fail to support the theory instead reinforcing the primary importance of habitat loss. Fragmentation hypotheses have received much attention due to their potential implications for biodiversity conservation, however, animal studies have traditionally been their main focus. Here we assess variation in species sensitivity to forest amount and fragmentation and evaluate if fragmentation is related to extinction thresholds in forest understory herbs and ferns. Our expectation was that forest herbs would be more sensitive to fragmentation than ferns due to their lower dispersal capabilities. Using forest cover percentage and the proportion of this percentage occurring in the largest patch within UTM cells of 10-km resolution covering Peninsular Spain, we partitioned the effects of forest amount versus fragmentation and applied logistic regression to model occurrences of 16 species. For nine models showing robustness according to a set of quality criteria we subsequently defined two empirical fragmentation scenarios, minimum and maximum, and quantified species' sensitivity to forest contraction with no fragmentation, and to fragmentation under constant forest cover. We finally assessed how the extinction threshold of each species (the habitat amount below which it cannot persist) varies under no and maximum fragmentation. Consistent with their preference for forest habitats probability occurrences of all species decreased as forest cover contracted. On average, herbs did not show significant sensitivity to fragmentation whereas ferns were favored. In line with theory, fragmentation yielded higher extinction thresholds for two species. For the remaining species, fragmentation had either positive or non-significant effects. We interpret these differences as reflecting species-specific traits and conclude that although forest amount is of primary importance for the persistence of understory plants, to neglect the impact of fragmentation for some species can lead them to local extinction.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».