Burning and logging differentially affect endemic vs. widely distributed butterfly species in Borneo
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
ABSTRACT We assess the differential impact of logging and ENSO (El Niño Southern Oscillation)‐induced disturbance on the relative butterfly abundance and species richness of range‐restricted and widespread species within the island of Borneo. Relative abundance and species richness were assessed using rarefaction and species accumulation curves in unburned isolates surrounded by burned forest, the burned forest itself, and continuous forest unaffected by ENSO‐induced disturbance in addition to logged and unlogged landscapes in unburned forest. The relative abundance of endemics was significantly higher in unlogged forest than logged forest and significantly higher in unburned forest than burned forest. Rarefied species richness of range categories was similar (Bornean endemics) or higher (other categories) in selectively logged than unlogged forest. In contrast, rarefied species richness of range‐restricted species was highest in continuous forest, intermediate in unburned isolates, and lowest in burned forest. Only two individuals of a single Bornean endemic species were found in all the burned forest. Although species richness was higher in all range categories in continuous forest than in unburned isolates and in burned forest, the difference was most pronounced for range‐restricted species. Logging and ENSO‐induced fires thus have contrasting effects on range‐restricted species. While both increase the relative abundance of widely distributed species at the expense of range‐restricted species, only ENSO‐induced disturbance lowers the rarefied number of restricted range species. Our research highlights the threat that severe ENSO events pose to geographically restricted classes of biodiversity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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