Increasing synergistic effects of habitat destruction and hunting on mammals over three decades in the Gran Chaco
Notice bibliographique
Résumé
Habitat destruction and overexploitation are the main threats to biodiversity and where they co‐occur, their combined impact is often larger than their individual one. Yet, detailed knowledge of the spatial footprints of these threats is lacking, including where they overlap and how they change over time. These knowledge gaps are real barriers for effective conservation planning. Here, we develop a novel approach to reconstruct the individual and combined footprints of both threats over time. We combine satellite‐based land‐cover change maps, habitat suitability models and hunting pressure models to demonstrate our approach for the community of larger mammals (48 species > 1 kg) across the 1.1 million km 2 Gran Chaco region, a global deforestation hotspot covering parts of Argentina, Bolivia and Paraguay. This provides three key insights. First, we find that the footprints of habitat destruction and hunting pressure expanded considerably between 1985 and 2015, across ~40% of the entire Chaco – twice the area affected by deforestation. Second, both threats increasingly acted together within the ranges of larger mammals in the Chaco (17% increase on average, ± 20% SD, cumulative increase of co‐occurring threats across 465 000 km 2 ), suggesting large synergistic effects. Conversely, core areas of high‐quality habitats declined on average by 38%. Third, we identified remaining priority areas for conservation in the northern and central Chaco, many of which are outside the protected area network. We also identify hotspots of high threat impacts in central Paraguay and northern Argentina, providing a spatial template for threat‐specific conservation action. Overall, our findings suggest increasing synergistic effects between habitat destruction and hunting pressure in the Chaco, a situation likely common in many tropical deforestation frontiers. Our work highlights how threats can be traced in space and time to understand their individual and combined impact, even in situations where data are sparse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».