Habitat loss in the restricted range of the endemic Ghanaian cichlid <i>Limbochromis robertsi</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Remote sensing has become an integral and invaluable tool to inform biodiversity conservation and monitoring of habitat degradation and restoration over time. Despite the disproportionately high levels of biodiversity loss in freshwater ecosystems worldwide, ichthyofauna are commonly overlooked in favor of other keystone species. Freshwater fish, as indicators of overall aquatic ecosystem health, can also be indicators of larger scale problems within an ecosystem. As a case study with multi‐temporal, multi‐resolution satellite imagery, we examined deforestation and forest fragmentation around the Atewa Forest Reserve, Ghana. Within small creeks, Limbochromis robertsi , a unique freshwater cichlid with an extremely limited distribution range, can be found. Historically, the land cover in the area has undergone substantial deforestation for agriculture and artisanal small‐scale mining. In the 1389‐km 2 study area, we found deforestation accelerated along with increased forest fragmentation in the 2014–2017 period (167.4 km 2 of deforestation) with the majority of the forest loss along the river and creek banks due to small‐scale mining operations and increased agriculture. Field visits indicated a decrease in the total L. robertsi population by approximately 90% from the early 1990s to 2018. Its distribution has been reduced to higher elevations by anthropogenic habitat barriers at low elevations and the presence of predatory species. Loss of riparian forest through land use and cover change to mining and agriculture contributes to the habitat degradation for this endemic species. Fine spatial‐ and temporal‐scale studies are required to assess habitat characteristics are not captured by global‐ or continental‐scale datasets.
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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 | 0,001 | 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 découle