Global drivers of population density in terrestrial vertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Although the effects of life history traits on population density have been investigated widely, how spatial environmental variation influences population density for a large range of organisms and at a broad spatial scale is poorly known. Filling this knowledge gap is crucial for global species management and conservation planning and to understand the potential impact of environmental changes on multiple species. Location Global. Time period Present. Major taxa studied Terrestrial amphibians, reptiles, birds and mammals. Methods We collected population density estimates for a range of terrestrial vertebrates, including 364 estimates for amphibians, 850 for reptiles, 5,667 for birds and 7,651 for mammals. We contrasted the importance of life history traits and environmental predictors using mixed models and tested different hypotheses to explain the variation in population density for the four groups. We assessed the predictive accuracy of models through cross‐validation and mapped the partial response of vertebrate population density to environmental variables globally. Results Amphibians were more abundant in wet areas with high productivity levels, whereas reptiles showed relatively higher densities in arid areas with low productivity and stable temperatures. The density of birds and mammals was typically high in temperate wet areas with intermediate levels of productivity. The models showed good predictive abilities, with pseudo‐ R 2 ranging between 0.68 (birds) and 0.83 (reptiles). Main conclusions Traits determine most of the variation in population density across species, whereas environmental conditions explain the intraspecific variation across populations. Species traits, resource availability and climatic stability have a different influence on the population density of the four groups. These models can be used to predict the average species population density over large areas and be used to explore macroecological patterns and inform conservation analyses.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».