Evaluating conceptual models of landscape change
Notice bibliographique
Résumé
A variety of landscape models are used to conceptualize and interpret human impacts on ecosystems and their biodiversity. The simplest, a ‘patch‐matrix’ model, is rooted in island biogeography theory and assumes a dichotomy between generic, easily‐defined habitat patches and a surrounding matrix that is completely inhospitable. This dichotomy between patch and matrix habitats has been recently relaxed, with the ‘continuum’ model taking this relaxation to its extreme and logical endpoint – a species‐based model with no a priori definition of habitat or matrix, but rather focusing on ecological gradients. Yet, because few empirical comparisons of these bookending models exist, we lack understanding of their relative utility or the merits of hybrid approaches that combine attributes of patch‐matrix and continuum models. To guide such considerations, we first develop a decision‐making framework for the application of patch‐matrix, continuum, and hybrid models. The framework takes into account study objectives, attributes of the landscape, and species traits. We then evaluate this framework by empirically comparing how continuum, patch‐matrix, and hybrid models explain beetle distributions across two contrasting fragmented landscapes, for species differing in trophic level and habitat specificity. Within the Hope River Forest Fragmentation Project, a system with strong landscape contrast and distinct (‘hard’) structural edges between forest fragments and grassland, we find broad support for hybrid models, particularly those incorporating surrounding landscape structure. Conversely, within the Wog Wog Habitat Fragmentation Experiment, a system with weak landscape contrast and ‘soft’ structural edges between natural and plantation forest, we find co‐support for continuum and hybrid models. We find no support in either system for patch‐matrix, relative to continuum and hybrid models. We conclude by considering key questions and areas of research for advancing the application of models to understand species responses and biodiversity patterns associated with land‐use change.
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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) | 0,001 | 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 ».