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Enregistrement W2095122037 · doi:10.1073/pnas.0806080105

Effect of habitat area and isolation on fragmented animal populations

2008· review· en· W2095122037 sur OpenAlexaff
Laura R. Prugh, Karen E. Hodges, A. R. E. Sinclair, Justin S. Brashares

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2008
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupancyHabitatEcologyBiologyPopulationAnimal speciesInvertebrateGeographyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Habitat destruction has driven many once-contiguous animal populations into remnant patches of varying size and isolation. The underlying framework for the conservation of fragmented populations is founded on the principles of island biogeography, wherein the probability of species occurrence in habitat patches varies as a function of patch size and isolation. Despite decades of research, the general importance of patch area and isolation as predictors of species occupancy in fragmented terrestrial systems remains unknown because of a lack of quantitative synthesis. Here, we compile occupancy data from 1,015 bird, mammal, reptile, amphibian, and invertebrate population networks on 6 continents and show that patch area and isolation are surprisingly poor predictors of occupancy for most species. We examine factors such as improper scaling and biases in species representation as explanations and find that the type of land cover separating patches most strongly affects the sensitivity of species to patch area and isolation. Our results indicate that patch area and isolation are indeed important factors affecting the occupancy of many species, but properties of the intervening matrix should not be ignored. Improving matrix quality may lead to higher conservation returns than manipulating the size and configuration of remnant patches for many of the species that persist in the aftermath of habitat destruction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations783
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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