A species‐centered approach for uncovering generalities in organism responses to habitat loss and fragmentation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Theoretical models predict strong influences of habitat loss and fragmentation on species distributions and demography, but empirical studies have shown relatively inconsistent support across species and systems. We argue that species’ responses to landscape‐scale habitat loss and fragmentation are likely to appear less idiosyncratic if it is recognized that species perceive the same landscapes in different ways. We present a new quantitative approach that uses species distribution models (SDMs) to measure landscapes (e.g. patch size, isolation, matrix amount) from the perspective of individual species. First, we briefly summarize the few efforts to date demonstrating that once differences in habitat distributions are controlled, consistencies in species’ responses to landscape structure emerge. Second, we present a detailed example providing step‐by‐step methods for application of a species‐centered approach using freely available land‐cover data and recent statistical modeling approaches. Third, we discuss pitfalls in current applications of the approach and recommend avenues for future developments. We conclude that the species‐centered approach offers considerable promise as a means to test whether sensitivity to habitat loss and fragmentation is mediated by phylogenetic, ecological, and life‐history traits. Cross‐species generalities in responses to habitat loss and fragmentation will be challenging to uncover unless landscape mosaics are defined using models that reflect differing species‐specific distributions, functional connectivity, and domains of scale. The emergence of such generalities would not only enhance scientific understanding of biotic processes driving fragmentation effects, but would allow managers to estimate species sensitivities in new regions.
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.
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 découle