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Enregistrement W3155918577 · doi:10.1111/gcb.15650

Disturbance type and species life history predict mammal responses to humans

2021· article· en· W3155918577 sur OpenAlexafffund
Justin P. Suraci, Kaitlyn M. Gaynor, Maximilian L. Allen, Peter D. Alexander, Justin S. Brashares, Sara Cendejas‐Zarelli, Kevin R. Crooks, L. Mark Elbroch, Tavis D. Forrester, Austin M. Green, Jeffrey D. Haight, Nyeema C. Harris, Mark Hebblewhite, Forest Isbell, Barbara Johnston, Roland Kays, Patrick E. Lendrum, Jesse S. Lewis, Alex McInturff, William J. McShea, Thomas Murphy, Meredith S. Palmer, Arielle W. Parsons, Mitchell A. Parsons, Mary E. Pendergast, Charles E. Pekins, Laura R. Prugh, Kimberly A. Sager‐Fradkin, Stephanie Schuttler, Çağan H. Şekercioğlu, Brenda Shepherd, Laura S. Whipple, Jesse Whittington, George Wittemyer, Christopher C. Wilmers

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensParks Canada
Organismes subventionnairesClimate Program OfficeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaParks CanadaRocky Mountain Elk FoundationVWR FoundationCalifornia Department of Fish and WildlifeThe Wildlife SocietyAlberta Environment and ParksMinnesota Environment and Natural Resources Trust FundSummerlee FoundationSafari Club International FoundationU.S. Department of StateAlberta Conservation AssociationNational Geographic SocietyNational Science Foundation
Mots-clésDisturbance (geology)MammalEcologyTraitBiologyLife history theoryEcosystemFootprintRange (aeronautics)Ecological footprintLife history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human activity and land use change impact every landscape on Earth, driving declines in many animal species while benefiting others. Species ecological and life history traits may predict success in human-dominated landscapes such that only species with "winning" combinations of traits will persist in disturbed environments. However, this link between species traits and successful coexistence with humans remains obscured by the complexity of anthropogenic disturbances and variability among study systems. We compiled detection data for 24 mammal species from 61 populations across North America to quantify the effects of (1) the direct presence of people and (2) the human footprint (landscape modification) on mammal occurrence and activity levels. Thirty-three percent of mammal species exhibited a net negative response (i.e., reduced occurrence or activity) to increasing human presence and/or footprint across populations, whereas 58% of species were positively associated with increasing disturbance. However, apparent benefits of human presence and footprint tended to decrease or disappear at higher disturbance levels, indicative of thresholds in mammal species' capacity to tolerate disturbance or exploit human-dominated landscapes. Species ecological and life history traits were strong predictors of their responses to human footprint, with increasing footprint favoring smaller, less carnivorous, faster-reproducing species. The positive and negative effects of human presence were distributed more randomly with respect to species trait values, with apparent winners and losers across a range of body sizes and dietary guilds. Differential responses by some species to human presence and human footprint highlight the importance of considering these two forms of human disturbance separately when estimating anthropogenic impacts on wildlife. Our approach provides insights into the complex mechanisms through which human activities shape mammal communities globally, revealing the drivers of the loss of larger predators in human-modified landscapes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations177
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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