Why do several small patches hold more species than few large patches?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The principle that a single large habitat patch should hold more species than several small patches totalling the same area (SL > SS) is used by conservation agencies to favour protection of large, contiguous areas. Previous reviews of empirical studies have found the opposite, SS > SL, creating the single large or several small (SLOSS) debate. Aims Review the empirical and theoretical SLOSS literature; identify potential mechanisms underlying the SS > SL pattern; evaluate these where possible. Location Global. Time period 1976–2018. Major taxa Plants, invertebrates, vertebrates. Methods Literature review. Results Like previous reviews, I found that SS > SL dominates empirical findings. This pattern remained, although it was somewhat weakened, in studies where sampling intensity was proportional to patch size. I found six classes of theory, and conducted five preliminary evaluations of theory. None of the predictions was supported. The SS > SL pattern held for specialist species groups, suggesting it does not result from incursion by generalists into small patches. I found no evidence for the prediction that the reverse pattern (SL > SS) becomes more common over time since patch creation, through gradual species losses from SS. I found no difference between results for natural and anthropogenic patches. There was also no evidence for predictions that SL > SS is more common when the matrix is more hostile, or for stable than ephemeral patches. Main conclusions Most empirical comparisons find SS > SL. While there are several potential causes, more empirical work is needed to identify those at play. Meanwhile, conservation practitioners should understand that there is no ecological evidence supporting a general principle to preserve large, contiguous habitat areas rather than multiple small areas of the same total size.
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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) | 0,001 | 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 ».