Measuring habitat fragmentation: An evaluation of landscape pattern metrics
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Summary Landscape patterns influence a range of ecological processes at multiple spatial scales. Landscape pattern metrics are often used to study the patterns that result from the linear and nonlinear interactions between spatial aggregation and abundance of habitat. However, many class‐level pattern metrics are highly correlated with habitat abundance, making their use as a measure of habitat fragmentation problematic. We argue that a class‐level pattern metric should be (1) able to differentiate landscapes across a range of spatial aggregations, and (2) independent of habitat abundance, if it is to be used to distinguish between effects of habitat amount and fragmentation. Based on these criteria and using both simulated and actual landscapes, we evaluated 64 class‐level pattern metrics. These metrics were reclassified into four groups based on their correlation with aggregation and abundance. Among all these metrics, nine were considered robust for fragmentation measurements, which cover most of the characteristics that define pattern, including core area, shape, proximity / isolation, contrast, and contagion / interspersion. Optimal metrics for individual studies will depend on both biological rationales and statistically robust metrics that are appropriate for achieving each study objectives.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 découle