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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».