Relative effects of landscape‐scale wetland amount and landscape matrix quality on wetland vertebrates: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Conservation management of wetland-dependent species generally focuses on preserving or increasing wetland habitat. However, the quality of the landscape matrix (the intervening non-wetland portion of the landscape) has been shown to be more important than wetland availability for some wetland-dependent species. We used meta-analysis to compare the effects of wetland amount (measured as the area of wetland habitat in a landscape) and matrix quality (measured as the area of forest cover in the same landscape) on the population abundance of wetland-dependent vertebrates. We combined data across 63 studies conducted in forested ecoregions worldwide and extracted 330 population responses for 155 species, at the spatial scale that best predicted the effects of wetland. amount and forest amount for each response. In addition, to ensure that our results were not biased by the scale selected, we assessed whether the relative effects of wetland and forest amount were scale dependent. We found that the amount of wetland in a landscape had a larger effect than the amount of forest on the abundance of mammals and birds whereas, surprisingly, for amphibians the amount of forest in a landscape was more important than the amount of wetland. For reptiles, both wetland amount and forest amount showed only weak,effects on abundance. These results were not scale dependent, i.e., they were consistent across spatial scales. Our results suggest that the population distribution of wetland-dependent amphibians is more strongly related to landscape matrix quality than to wetland availability in a landscape, likely due to their requirement for access to terrestrial resources. We conclude that conservation policies for wetland biodiversity that focus only on wetland habitat will be ineffective in conserving many of these species. In addition, population viability analyses based only on wetland amount may overestimate the capacity of a landscape to support populations of wetland-dependent species.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».