Predicting future threats to biodiversity from habitat selection by humans
Notice bibliographique
Résumé
Global biodiversity is threatened by the human use, alteration and destruction of habitat. The distribution of humans among habitats should, as in other animals, be governed by densitydependent feedback on fitness. It should be possible, therefore, to merge human habitat selection – and, perhaps, other adaptive behaviours – with projections of human population size to forecast future threats to biodiversity. We evaluate this deceptively simple postulate by developing a model of human habitat selection. We test it with World Resources Institute (WRI) data and use the resulting pattern to predict threats to biodiversity. Humans select urban over rural habitats in a way that is consistent with an evolutionarily stable strategy of habitat selection. The choice of habitat is modified by per capita energy use. The pattern of habitat use is associated with increased threats to the biodiversity of mammals, birds and higher plants, but not that of reptiles. We use WRI projections of future human populations to predict the anticipated pattern of human habitat use in 2020. We then use the new distribution to calculate changes in threats to biodiversity and rank nations according to their projected threats. African nations rank consistently higher than nations from any other region. Preventive global conservation might, therefore, be most productively concentrated on helping Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,015 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».