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Enregistrement W3197098208 · doi:10.1111/ele.13872

Environmental and anthropogenic constraints on animal space use drive extinction risk worldwide

2021· letter· en· W3197098208 sur OpenAlexaff
Myriam R. Hirt, Andrew D. Barnes, Alessandro Gentile, Laura J. Pollock, Benjamin Rosenbaum, Wilfried Thuiller, Marlee A. Tucker, Ulrich Brose

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésExtinction (optical mineralogy)HabitatBiodiversityClimate changeGlobal warmingEcologyEnvironmental scienceHabitat destructionProductivityEnvironmental resource managementBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animals require a certain amount of habitat to persist and thrive, and habitat loss is one of the most critical drivers of global biodiversity decline. While habitat requirements have been predicted by relationships between species traits and home-range size, little is known about constraints imposed by environmental conditions and human impacts on a global scale. Our meta-analysis of 395 vertebrate species shows that global climate gradients in temperature and precipitation exert indirect effects via primary productivity, generally reducing space requirements. Human pressure, however, reduces realised space use due to ensuing limitations in available habitat, particularly for large carnivores. We show that human pressure drives extinction risk by increasing the mismatch between space requirements and availability. We use large-scale climate gradients to predict current species extinction risk across global regions, which also offers an important tool for predicting future extinction risk due to ongoing space loss and climate change.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations54
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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