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Enregistrement W2233012918 · doi:10.1111/1365-2435.12632

Reconciling contradictory relationships between mobility and extinction risk in human‐altered landscapes

2016· article· en· W2233012918 sur OpenAlexafffund
Amanda E. Martin, Lenore Fahrig

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiological dispersalEmigrationBiologyHabitatExtinction (optical mineralogy)EcologyPopulationImmigrationLocal extinctionGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Some empirical and theoretical studies suggest that more mobile species are less at risk in human‐altered landscapes, while others suggest the opposite. We propose three novel hypotheses to explain these contradictory findings: (i) extinction risk increases with increasing mobility when mobility is measured as emigration, but decreases with increasing mobility when mobility is measured as immigration; (ii) the most mobile species (whether measured by emigration or immigration) in unaltered landscapes are least mobile in human‐altered landscapes, so the relationship between mobility and risk is opposite when mobility is measured in unaltered and altered landscapes; and (iii) the mobility–risk relationship is ∩‐shaped; thus, the relationship is apparently positive when studied species have low‐to‐intermediate mobility, but negative when species have intermediate‐to‐high mobility. We also evaluate a fourth hypothesis that had been previously theorized: that some landscape structures drive evolution of dispersal characteristics that increase both mobility and risk, while others drive evolution of characteristics that increase mobility and decrease risk. To evaluate these four hypotheses, we created an individual‐based, spatially explicit simulation model to simulate population dynamics, evolution of dispersal characteristics and species response to habitat loss. Our simulations supported the first and fourth hypotheses. Extinction risk increased with emigration rate but decreased with immigration rate. Species in landscapes with historically more abundant, less fragmented habitat and more frequent disturbance had increased risk and mobility during habitat loss, while species in landscapes with lower matrix quality had increased risk and decreased mobility. Synthesis . This is the first study to investigate why some studies find that more mobile species are less at risk in human‐altered landscapes, while others find the opposite. Our results suggest that these contradictory relationships occur because of differences in how mobility is measured and differences in the historic structure of species' landscapes. Understanding how mobility and the historic landscape influence extinction risk can help us identify species of conservation concern. Our results suggest that we should focus on species with high emigration rates but low immigration rates, and those that evolved in landscapes with non‐fragmented habitat and high‐risk matrix.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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