Targeted reforestation could reverse declines in connectivity for understory birds in a tropical habitat corridor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Re‐establishing connectivity between protected areas isolated by habitat clearing is a key conservation goal in the humid tropics. In northeastern Costa Rica, payments for environmental services ( PES ) and a government ban on deforestation have subsidized forest protection and reforestation in the San Juan–La Selva Biological Corridor ( SJLSBC ), resulting in a decline in mature forest loss and the expansion of tree plantations. We use field studies and graph models to assess how conservation efforts have altered functional connectivity over the last 25 years for four species of insectivorous understory birds. Field playback studies assessed how reforestation habitat quality affected the willingness of Myrmeciza exsul , Henicorhina leucosticta , Thamnophilus atrinucha , and Glyphorynchus spirurus to travel outside forest habitat for territorial defense. Observed travel distances were greatest in nonnative and native tree plantations with high understory stem density, regardless of overstory composition. In contrast, tree plantations with low stem density had travel responses comparable to open pasture for three of the four bird species. We modeled landscape connectivity for each species using graph models based on varying possible travel distances in tree plantations, gallery forests, and pastures. From 1986 to 2011, connectivity for all species declined in the SJLSBC landscape (5825 km 2 ) by 14% to 21% despite only a 4.9% net loss in forest area and the rapid expansion of tree plantations over 2% of the landscape. Plantation placement in the landscape limited their potential facilitation of connectivity because they were located either far from forest cover or within already contiguous forest areas. We mapped current connectivity bottlenecks and identified priority areas for future reforestation. We estimate that reforestation of priority areas could improve connectivity by 2% with only a 1% gain in forest cover, an impressive gain given the small area reforested. Results indicate key locations where spatial targeting of PES within the SJLSBC study region would protect existing forest connectivity and enhance the connectivity benefits of reforestation.
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 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) | 0,001 | 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 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 ».