Reconsidering the role of ‘semi‐natural habitat’ in agricultural landscape biodiversity: a case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Semi‐natural habitats are considered as the main source of biodiversity in agricultural landscapes. Most landscape ecology research has focused on the amount (relative surface) and spatial organisation of these habitats. However, these two components of landscape heterogeneity, composition and configuration, are often correlated. Also, landscape structure effects on biodiversity were mostly observed locally, while there is a great need for studying landscape‐scale gamma diversity. We conducted a mensurative experiment to determine the independent effects of semi‐natural habitat amount and configuration on gamma diversity of carabid beetles and vascular plants. The influence of landscape heterogeneity components were tested on species richness, evenness and composition. Local diversity (species richness and composition) was compared across the various cover types to determine their relative contributions. Only carabid species evenness and composition were influenced by semi‐natural habitat amount. Carabid and plant species richness and plant species composition remained unaffected by semi‐natural habitats. Local diversity analysis showed that three types of habitats can be distinguished in agricultural landscapes: grasslands (temporary and permanent ones), woody habitats (woodlands and hedgerows) and row crops. These results beg for a re‐evaluation of the semi‐natural covers. Temporary and permanent grasslands are often similar, probably because of comparable farming management. Permanent grasslands and woody habitats are often combined as semi‐natural covers, although they support very different communities. The lack of effect of semi‐natural habitat amount and configuration on gamma diversity results from a more complex organisation of biodiversity in landscapes and supports the move from semi‐natural vs. farmland to habitat mosaic landscape representations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».