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Enregistrement W2596797771 · doi:10.1071/wr16178

Falling apart? Insights and lessons from three recent studies documenting rapid and severe decline in terrestrial mammal assemblages of northern, south-eastern and south-western Australia

2017· article· en· W2596797771 sur OpenAlexaff
A. Wayne, Barbara A. Wilson, John C. Z. Woinarski

Notice bibliographique

RevueWildlife Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesDeakin University
Mots-clésMammalEcologyContext (archaeology)GeographyFaunaNational parkAbundance (ecology)BiodiversityWildlifeBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context Since European settlement in 1788, much of the Australian terrestrial mammal fauna has declined or become extinct. The pattern of, and reason for, that decline was little documented, and is now difficult to decipher. Many mammal species are still declining, providing (an unfortunate) opportunity to better document the process, identify the causal factors and attempt to redress the problem. Aim We compare trends in mammal abundance reported in three recent longitudinal studies in conservation reserves in Australia. The studies were not established with the intention of documenting mammal decline, but marked simultaneous decline of co-existing species was the most striking feature of their results. Methods Long-term monitoring in Kakadu National Park, Northern Territory (2001–04 and 2007–09), the Upper Warren region of Western Australia (since 1974) and the Great Otway National Park, Victoria (since 1975) principally relied on trapping, but also some spotlighting and sand plots, to document changes and trends in abundance in their respective mammal assemblages. Key results Decline was reported in most mammal species, across taxonomic groups, diets and size classes, but mostly involved species <5500 g. The studies differed in their monitoring protocols and varied in the degree to which potential causal factors were monitored, thereby constraining interpretation of the drivers of declines. Inappropriate fire regimes and predation by feral cats are likely contributing factors in at least two study areas, and periods of markedly below-average rainfall are implicated in two areas. Conclusions We conclude the following: (1) conservation reserves in Australia may be failing to maintain at least some elements of the biodiversity that they were established to protect, and substantially enhanced management is required to redress this problem; (2) with current threats, mammal assemblages in Australia may be highly unstable; (3) substantial increase in effective long-term biodiversity monitoring programs in an adaptive management framework is needed; and (4) such monitoring programs will be more insightful if they also monitor factors driving population change. Implications Native mammal species declines and community disassembly may be occurring elsewhere. Long-term monitoring is critical for assessing trends in biodiversity and if done well, it can guide more effective and efficient management to deliver better conservation outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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