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Enregistrement W2948324852 · doi:10.1111/1365-2435.13380

A landscape experiment of spatial network robustness and space‐use reorganization following habitat fragmentation

2019· article· en· W2948324852 sur OpenAlexaff
Marie‐Caroline Prima, Thierry Duchesne, A. Fortin, Louis‐Paul Rivest, Pierre Drapeau, Martin‐Hugues St‐Laurent, Daniel Fortin

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité du Québec à MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodland caribouDisturbance (geology)Robustness (evolution)Fragmentation (computing)Landscape connectivityHabitatLoggingHabitat fragmentationEcologyMetapopulationSpatial ecologyWildlifeComputer scienceEnvironmental resource managementBiologyEnvironmental scienceBiological dispersalPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Network theory increasingly informs wildlife conservation in disturbed landscapes, but with concern increasingly expressed about its application to real‐world situations. The theory predicts that the connectivity of scale‐free networks should be particularly sensitive to the disturbance of highly connected nodes (i.e. hubs). This expectation relies on complete patch removal, thus restraining its application to the last of several steps involved in habitat fragmentation, and overlooks potential reconnection of patches after disturbance (i.e. rewiring). We performed a landscape‐scale experiment to evaluate the robustness of scale‐free spatial networks of woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou ) to logging activity. We built caribou networks before and after disturbance using a mechanistic model of inter‐patch movements and differentiated networks disturbed in their hubs and non‐hubs. We applied a reaction–advection–diffusion model to networks before and after disturbance to account for the spatio‐temporal dynamics of caribou movement within the networks and anticipate their space use. We validated network and space‐use predictions using empirical estimates from GPS relocations of caribou. Using the validated predictions, we compared topological network measures before and after disturbance to quantify changes in connectivity within the networks according to the type of disturbed nodes (i.e. hubs or non‐hubs) and assessed space‐use reorganization. We used control networks, for which no disturbance occurred in the before–after timeframe of the study, in the latter analysis to get a baseline rate of change. Disturbances due to logging activity typically resulted in fragmentation and shrinkage instead of complete patch removal. Independently to the type of disturbed nodes, caribou rewired their network using remnant patches from the fragmentation process. Consequently, topological network measures generally did not differ between before and after disturbance, such that caribou networks displayed some robustness to logging activity due to the rewiring process. Space‐use reorganization was greater, however, when hubs were disturbed in comparison with non‐hubs and controls. Even though caribou rewired their networks, they revisited less patches after the disturbance of hubs. A naive application of network theory (i.e. without potential rewiring and using complete patch removal), to assess spatial network robustness, may be inappropriate during most steps of the fragmentation process because of the rewiring process. Indeed, network rewiring facilitated by the presence of remnant patches can enhance spatial network robustness, in comparison with no rewiring. In addition, species‐specific functional connectivity should be accounted for when anticipating the rewiring process and animal space use within disturbed networks. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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