Predicting declines in avian species richness under nonrandom patterns of habitat loss in a Neotropical landscape
Notice bibliographique
Résumé
One of the key concerns in conservation is to document and predict the effects of habitat loss on species richness. To do this, the species-area relationship (SAR) is frequently used. That relationship assumes random patterns of habitat loss and species distributions. In nature, however, species distribution patterns are usually nonrandom, influenced by biotic and abiotic factors. Likewise, socioeconomic and environmental factors influence habitat loss and are not randomly distributed across landscapes. We used a recently developed SAR model that accounts for nonrandomness to predict rates of bird species loss in fragmented forests of the Panama Canal region, an area that was historically covered in forest but now has 53% forest cover. Predicted species loss was higher than that predicted by the standard SAR. Furthermore, a species loss threshold was evident when remaining forest cover declined by 25%. This level of forest cover corresponds to 40% of the historical forest cover, and our model predicts rapid species loss past that threshold. This study illustrates the importance of considering patterns of species distributions and realistic habitat loss scenarios to develop better estimates of losses in species richness. Forecasts of tropical biodiversity loss generated from simple species-area relationships may underestimate actual losses because nonrandom patterns of species distributions and habitat loss are probably not unique to the Panama Canal region.
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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) | 0,000 | 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 ».