Geography of global change and species richness in the North
Notice bibliographique
Résumé
Different components of global change (e.g., climate change, land use, pollution, and introduced species) continue to alter biodiversity worldwide. As northern regions are still relatively undisturbed and will likely face clear increases in temperature in the near-future, we examined the signs of biodiversity change due to anthropogenic stressors using a systematic review of previous studies. Our aim was to map where, in which way, and owing to which stressor biodiversity in northern regions has changed. We made a systematic literature search covering the years between 2000 and 2015 to obtain a comprehensive selection of recent research. As species richness was clearly the most commonly used indicator of biodiversity, we only concentrated on this aspect of biodiversity. We compared different biological groups, regions, and ecosystems. In the majority of the cases, anthropogenic stressors had decreased species richness, or had no effects on it, while increasing or multiple effects of stressors on species richness were less common. Freshwater ecosystems were most sensitive to anthropogenic stressors, as species richness often decreased owing to these stressors. The effects of land use on richness were covered relatively widely in the selected set of articles, but the effects of other components of global change on species richness require further attention. Despite the fact that pollution was not as commonly studied stressor as land use, it was the most harmful stressor type affecting species richness. Geographically, most studies were located in boreal Canada or Fennoscandia, while no studies were executed in vast circumpolar areas where the temperature rise has been greatest and the projected climate change is likely to be fast. Overall, we could find an alarmingly small set of studies that described the effects of actual anthropogenic stressors in real-life circumstances in northern high latitudes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».