Remnant forest in Costa Rican working landscapes fosters bird communities that are indistinguishable from protected areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The outcome of the ongoing biodiversity crisis depends on the capacity of the Earth’s wildlife to persist in working landscapes. Yet, the species that occupy working landscapes are often distinct from those in protected areas, with a large group of “sensitive species” thought to rarely venture into human‐dominated landscapes. As governments have committed to restoring degraded lands world‐wide, determining whether and how working landscapes can be restored to benefit sensitive species remains a major challenge. We surveyed Neotropical birds across Northwestern Costa Rica in protected areas, farms and forests embedded within working landscapes. We analysed community composition to understand how gradients of forest cover, fragmentation and regional precipitation determine how conserving (or restoring) tropical forests in working landscapes could safeguard entire communities, especially sensitive species with limited ranges. We found agricultural sites maintained relatively high bird diversity but hosted very distinct communities from those found in protected areas. The average range size of species found in agricultural communities was double the size of species in protected areas. However, high forest cover sites in working landscapes housed bird communities with small range sizes that were equivalent to those in nearby protected areas, despite being twice as fragmented and significantly more disturbed. The effect of local forest cover on bird composition was contingent on both landscape context and regional climate. When local forest cover increased in wetter regions and more forested landscapes, bird communities in working landscapes exhibited a stronger shift towards the assemblages found in protected areas. Specifically, we found that reforesting the wettest sites would increase similarity to protected areas fourfold compared to only a twofold increase in the driest sites. Synthesis and applications. Despite experiencing much more fragmentation and degradation than protected areas, forests in Costa Rican working landscapes can maintain bird communities that strongly resemble those found in protected areas. This suggests that conserving or restoring forests in working landscapes, particularly within wetter regions and already forested landscapes, may safeguard bird communities when creating protected areas is infeasible.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».