Using regional patterns for predicting local temporal change: a test by natural experiment in the Great Lakes bioregion, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim It has been found that species richness can be a peaked function of natural area, meaning that conversion of natural cover can increase species numbers. Here, we test whether regional richness–environment relationships can predict local change in species richness. Location The greater park ecosystem of Thousand Islands National Park ( TINP ecosystem), Ontario, Canada. Methods We evaluated change in bird richness in 85 100‐km 2 sites, censused from 1981 to 1985 and from 2001 to 2005. We related change in richness over 20 years to change in natural land cover for sites having initially less or greater than half natural area to determine whether richness changes in the direction predicted. We also assessed the extent to which local effects (site‐level extinction and colonization based on species‐specific habitat amount and neighbourhood occupancy by conspecifics) affected the predictability of species richness response to environmental change. Results Local effects predicted bird richness changes through time far better than natural area change (adjusted r 2 = 0.56 vs. adjusted r 2 = 0.13). Species richness did not consistently respond to change in natural area in the directions predicted by the broader spatial richness–environment relationship, tending to increase with decrease in natural area regardless of the initial amount of natural area. The observed natural area changes (+0.7 km 2 to −4.4 km 2 ) were small relative to the changes in richness (+60 species to −37 species), likely impacting our ability to detect a response. Main conclusions The importance of local effects observed here in determining site‐level species presence and consequently species richness has implications for species monitoring and the use of species richness as a measure of the avian response to land cover modification in Ontario. Detecting richness responses to environmental changes may often be challenged by low ‘signal‐to‐noise’ ratios and highlights the benefits of long‐term species monitoring.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».