Anthropogenic stressors influence small mammal communities in tropical East African savanna at multiple spatial scales
Notice bibliographique
Résumé
Context Protection of natural ecosystems undoubtedly safeguards ecological communities, with positive benefits for ecosystem processes and function. However, ecosystems are under threat from anthropogenic stressors that reduce the resilience both of component species and the system as a whole. Aims To determine how anthropogenic stressors (land use and climate change) could impact the diversity and resilience of a small mammal community in the greater Serengeti ecosystem, an East African savanna comprising Serengeti National Park (SNP) and adjacent agro-ecosystems, at local (SNP) and Africa-wide geographic scales. Methods We recorded small mammal species in 10 habitats in the greater Serengeti ecosystem, including the agro-ecosystem, over 48 years (1962–2010). We calculated richness and diversity for each habitat type, and used an index of similarity to quantify differences in the community among habitats. Species accumulation curves were also generated for each habitat type. Key results We recorded 40 species of small mammals in the greater Serengeti ecosystem. At the local scale, restricted habitat types in SNP (each <1% of the total area) made a disproportionately large contribution to diversity. Agro-ecosystems had lower richness and were less likely to contain specialist species. At regional and Africa-wide scales, local endemics were less likely to be recorded in the agro-ecosystem (57% species loss) compared with those with regional (33% loss) or Africa-wide (31%) geographic distributions. Conclusions At the local scale, the variety of habitats in SNP contributed to overall diversity. However, the ability to maintain this diversity in the adjacent agro-ecosystem was compromised for localised endemics compared with species with Africa-wide ranges. Land use intensification adjacent to SNP and projected changes in rainfall patterns for East Africa under global climate scenarios may compromise the future resilience of the small mammal community in this tropical savanna ecosystem. Implications The loss of rare or specialised species from protected areas and human-modified ecosystems could be mitigated by: (1) increasing habitat complexity and maintaining specialist habitats in the agro-ecosystem; and (2) creating buffers at the boundary of protected natural ecosystems that accommodate regime shifts in response to climatic change. These measures would increase the resilience of this coupled human–natural savanna ecosystem.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».