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Enregistrement W2783294498 · doi:10.1111/ddi.12706

At the landscape level, birds respond strongly to habitat amount but weakly to fragmentation

2018· article· en· W2783294498 sur OpenAlexafffundabout
Rafael X. De Camargo, Véronique Boucher‐Lalonde, David J. Currie

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBird Studies CanadaAssociation of Field OrnithologistsMinistry of Natural Resources
Mots-clésFragmentation (computing)Species richnessHabitat fragmentationHabitatEcologyHabitat destructionBiodiversityForest fragmentationBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim It is usually thought that habitat fragmentation acts negatively on species survival, and consequently, on biodiversity. Recent literature challenges whether habitat fragmentation per se affects species richness, beyond the effect of habitat area. Theoretical studies have suggested that fragmentation may matter most when the amount of available habitat is small or at intermediate levels. However, a recent review suggests that the effect of fragmentation on species richness is usually positive. Here, we dissect the richness–fragmentation relationship. What is the effect size? Does it depend upon the amount of habitat cover? How do individual species respond to fragmentation? Methods Applying a macroecological approach, we empirically related avian richness and the probability of occurrence (pocc) of individual species to fragmentation (number of patches), after controlling for habitat amount in 991 landscapes, each 100‐km2, in southern Ontario, Canada. Results Species richness was strongly related to total habitat amount, but habitat fragmentation had no detectable additional effect. Individual species’ pocc related strongly to habitat amount. For some species, pocc also related secondarily to habitat fragmentation within landscapes. Logistic models revealed that pocc related significantly negatively to fragmentation after controlling for habitat amount for only ~13% of forest‐ and 18% of open‐habitat species bird species. However, pocc related significantly positively to fragmentation for even greater proportions of species, including some red‐listed species. Fragmentation effects were not stronger at low or intermediate levels of habitat amount within landscapes. Conclusion In earlier studies, negative effects of isolation were observed at the patch level in experimental manipulations. However, at the landscape level, avian species richness in southern Ontario apparently responds primarily to habitat amount and negligibly to fragmentation. We argue that the evidence is inconsistent with the hypothesis that reducing habitat fragmentation per se would be an effective conservation strategy for birds at the landscape level.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,134 · 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

Citations72
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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