Historical records reveal the distinctive associations of human disturbance and extreme climate change with local extinction of mammals
Notice bibliographique
Résumé
Accelerated anthropogenic impacts and climatic changes are widely considered to be responsible for unprecedented species extinction. However, determining their effects on extinction is challenging owing to the lack of long-term data with high spatial and temporal resolution. In this study, using historical occurrence records of 11 medium- to large-sized mammal species or groups of species in China from 905 BC to AD 2006, we quantified the distinctive associations of anthropogenic stressors (represented by cropland coverage and human population density) and climatic stressors (represented by air temperature) with the local extinction of these mammals. We found that both intensified human disturbances and extreme climate change were associated with the increased local extinction of the study mammals. In the cold phase (the premodern period of China), climate cooling was positively associated with increased local extinction, while in the warm phase (the modern period) global warming was associated with increased local extinction. Interactive effects between human disturbance and temperature change with the local extinction of elephants, rhinos, pandas, and water deer were found. Large-sized mammals, such as elephants, rhinos, and pandas, showed earlier and larger population declines than small-sized ones. The local extinction sensitivities of these mammals to the human population density and standardized temperature were estimated during 1700 to 2000. The quantitative evidence for anthropogenic and climatic associations with mammalian extinction provided insights into the driving processes of species extinction, which has important implications for biodiversity conservation under accelerating global changes.
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 | 0,001 | 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 ».