Complexity versus certainty in understanding species' declines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Our understanding of and ability to predict species declines is limited, despite decades of study. We sought to expand our understanding of species declines within a regional landscape by testing models using both traditional hypotheses and those derived from a complex adaptive systems approach. Location Our study area was the dry mixed grassland of south‐eastern Alberta, Canada, one of the largest remnants of native grassland in North America, and the adjacent grassland in Saskatchewan. Methods We used the breeding birds of the grassland to test the relationship between species declines and a suite of traits associated with decline (such as size, specialization and rarity, as well as distance to edge of a discontinuity, and edge of geographic range) in a stepwise regression with AICc values and bootstrapping via model averaging, followed by a refit procedure to obtain model‐averaged parameter estimates. We used both provincial government and Breeding Bird Survey (BBS) classifications of decline. We also modelled degree of decline in the Alberta and Saskatchewan grasslands, which differ in amount of habitat remaining, to test whether severity of decline was explained by the same traits as species decline/not‐ decline. Results We found that the model for government‐defined decline fulfilled government expectations that species' extinction risk is a function of being large, specialized, rare and carnivorous, whereas the model for BBS‐defined decline suggested that the biological reality of decline is more complex, requiring the need to explicitly model scale‐specific patterns. Furthermore, species decline/not‐ decline was explained by different traits than those that fit degree of decline, though complex systems‐ derived traits featured in both sets of models. Main conclusions Traditional approaches to predict species declines (e.g. government processes or IUCN Red Lists), may be too simplistic and may therefore misguide management and conservation. Using complex systems approaches that account for scale‐specific patterns and processes have the potential to overcome these limitations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».