Assessing the umbrella value of a range‐wide conservation network for jaguars (<i>Panthera onca</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Umbrella species are employed as conservation short-cuts for the design of reserves or reserve networks. However, empirical data on the effectiveness of umbrellas is equivocal, which has prevented more widespread application of this conservation strategy. We perform a novel, large-scale evaluation of umbrella species by assessing the potential umbrella value of a jaguar (Panthera onca) conservation network (consisting of viable populations and corridors) that extends from Mexico to Argentina. Using species richness, habitat quality, and fragmentation indices of ~1500 co-occurring mammal species, we show that jaguar populations and corridors overlap a substantial amount and percentage of high-quality habitat for co-occurring mammals and that the jaguar network performs better than random networks in protecting high-quality, interior habitat. Significantly, the effectiveness of the jaguar network as an umbrella would not have been noticeable had we focused on species richness as our sole metric of umbrella utility. Substantial inter-order variability existed, indicating the need for complementary conservation strategies for certain groups of mammals. We offer several reasons for the positive result we document, including the large spatial scale of our analysis and our focus on multiple metrics of umbrella effectiveness. Taken together, our results demonstrate that a regional, single-species conservation strategy can serve as an effective umbrella for the larger community and should help conserve viable populations and connectivity for a suite of co-occurring mammals. Current and future range-wide planning exercises for other large predators may therefore have important umbrella benefits.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».