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Enregistrement W3020484742 · doi:10.1101/2020.04.22.055111

Extent of similarity between agricultural and natural land covers shapes how biodiversity responds to agricultural expansion at landscape scales

2020· preprint· en· W3020484742 sur OpenAlexaffabout
Scott Wilson, Niloofar Alavi-Shoushtari, Darren Pouliot, Gregory W. Mitchell

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCarleton UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityGeographyAgricultureEcosystemTransectEcologyEcosystem servicesAgricultural landContext (archaeology)AgroforestryLand useAbundance (ecology)Environmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The impact of agriculture on biodiversity depends on the extent and types of agriculture and the degree to which agricultural land contrasts with the natural ecosystem. Most research on the latter comes from studies on the influence of different agricultural types within a single ecosystem with far less study on how the natural ecosystem context shapes the response of biodiversity to agricultural production. We used citizen science data from agricultural areas in Canada’s Eastern Hardwood-Boreal (forest ecosystem, n=108 landscapes) and Prairie Pothole (prairie ecosystem, n=99) regions to examine how ecosystem context shapes the response of avian species diversity, functional diversity and abundance to the amount of arable crop and pastoral agriculture at landscape scales. Avian surveys were conducted along 8km transects of Breeding Bird Survey routes with land cover assembled within a 20km 2 landscape around each transect. The amount of agriculture at which species diversity peaked differed between the forest (15%) and prairie (51%) ecosystems, indicating that fewer species tolerated the expansion of agriculture in the former. In both ecosystems, functional diversity initially increased with agriculture and peaked at higher amounts (forest: 42%, prairie: 77%) than species diversity suggesting that functional redundancy was lost first as agriculture increased. Species turnover with increasing agriculture was primarily among functional groups in forest where a shift from a low to a high agriculture landscape led to a decline in the percent of the community represented by Neotropical migrants, insectivores, upper foliage gleaners and bark foragers, and an increase in the percent of the community represented by short-distance migrants, granivores, omnivores and ground gleaners. There were few distinct shifts in the percent of the community represented by different functional groups in the prairie ecosystem. Total abundance was the least sensitive measure examined in both ecosystems and indicated that species losses with agriculture are likely followed by numerical compensation from agriculture tolerant species. Our results highlight the importance of ecosystem context for understanding how biodiversity is affected by agricultural production with declines in diversity occurring at lower agricultural extents in ecosystems with lower similarity between natural and agricultural land covers. These findings allow for more specific conservation recommendations including managing for species intolerant to agriculture in prairie ecosystems and limiting the expansion of high contrast agriculture and the loss of semi-natural habitat, such as hedge rows, in historically forested ecosystems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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