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Enregistrement W2127597920 · doi:10.1126/sciadv.1500052

Habitat fragmentation and its lasting impact on Earth’s ecosystems

2015· article· en· W2127597920 sur OpenAlexaff
Nick M. Haddad, Lars A. Brudvig, Jean Clobert, Kendi F. Davies, Andrew Gonzalez, Robert D. Holt, Thomas Ε. Lovejoy, Joe Sexton, Mike P. Austin, Cathy D. Collins, William M. Cook, Ellen I. Damschen, Robert M. Ewers, Bryan L. Foster, Clinton N. Jenkins, Andrew J. King, William F. Laurance, Douglas J. Levey, Chris Margules, Anthony Nicholls, John L. Orrock, Dan‐Xia Song, John Townshend

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCiência sem FronteirasNational Aeronautics and Space AdministrationAnalyses et Expérimentations pour les EcosystèmesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationU.S. Forest ServiceAgence Nationale de la RechercheYayasan Sime DarbyLaboratoire d'Excellence TULIPUniversity of Florida FoundationAndrew W. Mellon FoundationU.S. Department of AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésBiomeFragmentation (computing)EcosystemBiodiversityHabitat fragmentationHabitatHabitat destructionEcosystem servicesEcologyEnvironmental scienceForest ecologyTerrestrial ecosystemGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted an analysis of global forest cover to reveal that 70% of remaining forest is within 1 km of the forest's edge, subject to the degrading effects of fragmentation. A synthesis of fragmentation experiments spanning multiple biomes and scales, five continents, and 35 years demonstrates that habitat fragmentation reduces biodiversity by 13 to 75% and impairs key ecosystem functions by decreasing biomass and altering nutrient cycles. Effects are greatest in the smallest and most isolated fragments, and they magnify with the passage of time. These findings indicate an urgent need for conservation and restoration measures to improve landscape connectivity, which will reduce extinction rates and help maintain ecosystem services.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations4 537
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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