A global analysis of traits predicting species sensitivity to habitat fragmentation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Elucidating patterns in species responses to habitat fragmentation is an important focus of ecology and conservation, but studies are often geographically restricted, taxonomically narrow or use indirect measures of species vulnerability. We investigated predictors of species presence after fragmentation using data from studies around the world that included all four terrestrial vertebrate classes, thus allowing direct inter‐taxonomic comparison. Location World‐wide. Methods We used generalized linear mixed‐effect models in an information theoretic framework to assess the factors that explained species presence in remnant habitat patches (3342 patches; 1559 species, mostly birds; and 65,695 records of patch‐specific presence–absence). We developed a novel metric of fragmentation sensitivity, defined as the maximum rate of change in probability of presence with changing patch size (‘Peak Change’), to distinguish between general rarity on the landscape and sensitivity to fragmentation per se. Results Size of remnant habitat patches was the most important driver of species presence. Across all classes, habitat specialists, carnivores and larger species had a lower probability of presence, and those effects were substantially modified by interactions. Sensitivity to fragmentation (measured by Peak Change) was influenced primarily by habitat type and specialization, but also by fecundity, life span and body mass. Reptiles were more sensitive than other classes. Grassland species had a lower probability of presence, though sample size was relatively small, but forest and shrubland species were more sensitive. Main conclusions Habitat relationships were more important than life‐history characteristics in predicting the effects of fragmentation. Habitat specialization increased sensitivity to fragmentation and interacted with class and habitat type; forest specialists and habitat‐specific reptiles were particularly sensitive to fragmentation. Our results suggest that when conservationists are faced with disturbances that could fragment habitat they should pay particular attention to specialists, particularly reptiles. Further, our results highlight that the probability of presence in fragmented landscapes and true sensitivity to fragmentation are predicted by different factors.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».