Synergistic effects of climate and land‐use change influence broad‐scale avian population declines
Notice bibliographique
Résumé
Climate and land-use changes are expected to be the primary drivers of future global biodiversity loss. Although theory suggests that these factors impact species synergistically, past studies have either focused on only one in isolation or have substituted space for time, which often results in confounding between drivers. Tests of synergistic effects require congruent time series on animal populations, climate change and land-use change replicated across landscapes that span the gradient of correlations between the drivers of change. Using a unique time series of high-resolution climate (measured as temperature and precipitation) and land-use change (measured as forest change) data, we show that these drivers of global change act synergistically to influence forest bird population declines over 29 years in the Pacific Northwest of the United States. Nearly half of the species examined had declined over this time. Populations declined most in response to loss of early seral and mature forest, with responses to loss of early seral forest amplified in landscapes that had warmed over time. In addition, birds declined more in response to loss of mature forest in areas that had dried over time. Climate change did not appear to impact populations in landscapes with limited habitat loss, except when those landscapes were initially warmer than the average landscape. Our results provide some of the first empirical evidence of synergistic effects of climate and land-use change on animal population dynamics, suggesting accelerated loss of biodiversity in areas under pressure from multiple global change drivers. Furthermore, our findings suggest strong spatial variability in the impacts of climate change and highlight the need for future studies to evaluate multiple drivers simultaneously to avoid potential misattribution of effects.
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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».