Standardized Assessment of Biodiversity Trends in Tropical Forest Protected Areas: The End Is Not in Sight
Notice bibliographique
Résumé
Extinction rates in the Anthropocene are three orders of magnitude higher than background and disproportionately occur in the tropics, home of half the world's species. Despite global efforts to combat tropical species extinctions, lack of high-quality, objective information on tropical biodiversity has hampered quantitative evaluation of conservation strategies. In particular, the scarcity of population-level monitoring in tropical forests has stymied assessment of biodiversity outcomes, such as the status and trends of animal populations in protected areas. Here, we evaluate occupancy trends for 511 populations of terrestrial mammals and birds, representing 244 species from 15 tropical forest protected areas on three continents. For the first time to our knowledge, we use annual surveys from tropical forests worldwide that employ a standardized camera trapping protocol, and we compute data analytics that correct for imperfect detection. We found that occupancy declined in 22%, increased in 17%, and exhibited no change in 22% of populations during the last 3-8 years, while 39% of populations were detected too infrequently to assess occupancy changes. Despite extensive variability in occupancy trends, these 15 tropical protected areas have not exhibited systematic declines in biodiversity (i.e., occupancy, richness, or evenness) at the community level. Our results differ from reports of widespread biodiversity declines based on aggregated secondary data and expert opinion and suggest less extreme deterioration in tropical forest protected areas. We simultaneously fill an important conservation data gap and demonstrate the value of large-scale monitoring infrastructure and powerful analytics, which can be scaled to incorporate additional sites, ecosystems, and monitoring methods. In an era of catastrophic biodiversity loss, robust indicators produced from standardized monitoring infrastructure are critical to accurately assess population outcomes and identify conservation strategies that can avert biodiversity collapse.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».