An empirical investigation of why species–area relationships overestimate species losses
Notice bibliographique
Résumé
It is generally assumed that, when natural habitat is converted to human-dominated land cover, such habitat is lost to its native species. Most literature assumes that species richness should vary as a function of remaining natural area, following the well-known species-area relationship (i.e., classic SAR). However, classic SARs have consistently overestimated species losses resulting from conversion of natural forested land cover to human-dominated landscapes. Moreover, richness is sometimes a peaked function of remaining natural habitat. Recent studies propose modified SAR models based on species' utilization of multiple habitat types, yet none fully explain a peaked species-area relationship. Here, we evaluate the responses of total avian richness, forest bird richness, and open-habitat bird richness to remaining natural land cover within 991 quadrats, each 100 km2, across southern Ontario, Canada. Total bird species richness peaks at roughly 50% natural land cover. Richness of forest birds varies as a classic power function of forested area. In contrast, richness of birds that prefer open habitats does not increase monotonically with either natural- or human-dominated land cover. Richness of open-habitat species can be predicted when we partition human-dominated land cover into an "available human-dominated" component and "lost" habitat. Disiinguishing three land-cover types (natural, available human-dominated, and lost) can thus permit accurate predictions of species richness in landscapes with differing levels of natural habitat conversion.
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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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».