Biological traits of seabirds predict extinction risk and vulnerability to anthropogenic threats
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Here we aim to: 1) test whether globally-threatened vs non-threatened seabirds are separated in trait space; 2) quantify the redundancy and uniqueness of species trait combinations per IUCN Red List Category; and 3) identify traits that render species vulnerable to anthropogenic threats. Location Global Time period Contemporary Major taxa studied Seabirds Methods We compile and impute eight traits that relate to species’ vulnerabilities and ecosystem functioning across 341 seabird species. Using these traits, we build a mixed data PCA of species’ trait space. We further quantify trait redundancy with a unique trait combinations (UTCs) approach. Finally, we employ a similarity of percentages analysis (SIMPER) to identify which traits explain the greatest difference between threat groups. Results We find seabirds segregate in trait space based on threat status, indicating anthropogenic impacts are selectively removing large, long-lived, pelagic surface feeders with narrow habitat breadths. We further find that globally threatened species have higher trait redundancy, while non-threatened species have relatively unique ecological strategies and limited redundancy. Finally, we find that species with narrow habitat breadths, fast reproductive speeds, and omnivorous diets are more likely to be threatened by habitat-modifying processes (e.g., pollution and natural system modifications); whereas pelagic specialists with slow reproductive speeds and omnivorous diets are vulnerable to threats that directly impact survival and fecundity (e.g., invasive species and biological resource use). Main conclusions Our results suggest both globally threatened and non-threatened species contribute unique ecological strategies. Consequently, conserving both threat groups, but with contrasting approaches may avoid potential changes in ecosystem functioning and stability.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».