Non‐optimal animal movement in human‐altered landscapes
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
Summary I synthesize the understanding of the relationship between landscape structure and animal movement in human‐modified landscapes. The variety of landscape structures is first classified into four categories: continuous habitat, patchy habitat with high‐quality matrix, patchy habitat with low‐quality matrix, and patchy, ephemeral habitat. Using this simplification I group the range of evolved movement parameters into four categories or movement types. I then discuss how these movement types interact with current human‐caused landscape changes, and how this often results in non‐optimal movement. From this synthesis I develop a hypothesis that predicts the relative importance of the different population‐level consequences of these non‐optimal movements, for the four movement types. Populations of species that have inhabited landscapes with high habitat cover or patchy landscapes with low‐risk matrix should have evolved low boundary responses and moderate to high movement probabilities. These species are predicted to be highly susceptible to increased movement mortality resulting from habitat loss and reduced matrix quality. In contrast, populations of species that evolved in patchy landscapes with high‐risk matrix or dynamic patchy landscapes are predicted to be highly susceptible to decreased immigration and colonization success, due to the increasing patch isolation that results from habitat loss. Finally, I discuss three implications of this synthesis: (i) ‘least cost path’ analysis should not be used for land management decisions without data on actual movement paths and movement risks in the landscape; (ii) ‘dispersal ability’ is not simply an attribute of a species, but varies strongly with landscape structure such that the relative rankings of species’ dispersal abilities can change following landscape alteration; and (iii) the assumption that more mobile species are more resilient to human‐caused landscape change is not generally true, but depends on the structure of the landscape where the species evolved.
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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 | 0,000 | 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) | 0,011 | 0,001 |
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