Landscape surrogates of forest fragmentation: Synthesis of Australian Montreal Process case studies
Notice bibliographique
Résumé
Habitat loss and fragmentation are key biodiversity indicators of the Montreal Protocol for monitoring progress towards ecologically sustainable forest management. Over the last 15 years, an array of landscape metrics have been developed as spatial measures of habitat loss and fragmentation. However, most metrics require rigorous empirical testing if they are to provide scientifically credible information to managers and policy makers. We present a synthesis of three Australian case studies for developing Montreal Indicator 1.1e, fragmentation of forest type, each representing different levels of landscape modification: St Mary State Forest, south-east Queensland; Tumut, southern New South Wales; and the Central Highlands, Victoria. Collectively, the studies found that no single landscape metric captured the response of the target species and fauna assemblages, or served as a reliable ecological surrogate for the conservation of a large set of species. Rather, species demonstrated a diversity of responses to habitat loss and fragmentation. Fragmentation effects were more important for the Tumut study, but not important for the Central Highlands study. Stand-scale habitat variables and area of suitable habitat were dominant explanatory variables for the St Mary study. Differences in observed response are partly explained by: (i) differences in landscape structure, particularly the proportion of preferred forest habitat remaining; (ii) differences in the ecology of target species; and (iii) the insensitivity of the landscape measures. Based on the outcomes of the three case studies, we propose principles for developing landscape surrogates for conserving biodiversity in Australia's eucalypt forest landscapes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».