Forest fragmentation and loss reduce richness, availability, and specialization in tropical hummingbird communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hummingbirds are important pollinators of many native Neotropical plants but their abundance and diversity in landscapes dominated by intensive human uses such as agriculture have rarely been examined, despite such land‐uses prevailing in the tropics. We examined how tropical deforestation affects hummingbird community structure in premontane forest patches embedded in a tropical countryside of Coto Brus Canton, Costa Rica. We captured hummingbirds in fourteen landscapes representing a gradient in patch size and forest amount, and tested for the effects of these variables on (1) hummingbird captures at flowers (pollinator availability); (2) species richness; and (3) filtering of functional traits. After accounting for sampling effects, both hummingbird availability and species richness declined by 40% and 50%, respectively, across the gradient in deforestation that we observed (9–66% forest within 1000 m). Focal patch size was the strongest predictor, even after statistically accounting for the amount of forest and matrix composition of landscapes. These reductions in availability and richness were well predicted by functional traits; morphologically specialized species with the capacity to transport long‐distance outcrossed pollen and low functional redundancy within the pollinator network showed the greatest sensitivity to landscape change. We hypothesize that declines in hummingbird availability, diversity, and functional traits are important mechanisms driving the observed pollen limitation of ornithophilous flowers in fragmented tropical landscapes. Efforts to conserve large forest patches and enhance matrix permeability are critical for maintaining forest hummingbird communities and pollination services under current and predicted deforestation regimes.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».