EXTINCTION DEBT OF FOREST PLANTS PERSISTS FOR MORE THAN A CENTURY FOLLOWING HABITAT FRAGMENTATION
Notice bibliographique
Résumé
Following habitat fragmentation individual habitat patches may lose species over time as they pay off their "extinction debt." Species with relatively low rates of population extinction and colonization ("slow" species) may maintain extinction debts for particularly prolonged periods, but few data are available to test this prediction. We analyzed two unusually detailed data sets on forest plant distributions and land-use history from Lincolnshire, United Kingdom, and Vlaams-Brabant, Belgium, to test for an extinction debt in relation to species-specific extinction and colonization rates. Logistic regression models predicting the presence-absence of 36 plant species were first parameterized using data from Lincolnshire, where forest cover has been relatively low (approximately 5-8%) for the past 1000 years. Consistent with extinction debt theory, for relatively slow species (but not fast species) these models systematically underpredicted levels of patch occupancy in Vlaams-Brabant, where forest cover was reduced from approximately 25% to <10% between 1775 and 1900 (it is presently 6.5%). As a consequence, the ability of the Lincolnshire models to predict patch occupancy in Vlaams-Brabant was worse for slow than for fast species. Thus, more than a century after forest fragmentation reached its current level an extinction debt persists for species with low rates of population turnover.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».