Multi-taxa ecological responses to habitat loss and fragmentation in western Amazonia as revealed by RAPELD biodiversity surveys
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Habitat loss and fragmentation caused by deforestation are important anthropogenic drivers of changes in biodiversity in the Amazon rainforest, and has reached its highest rate in recent decades. However, the magnitude and direction of the effects on species composition and distribution have yet to be fully understood. We evaluated the responses of four taxonomic groups − birds, amphibians, orchid bees, and dung beetles - to habitat loss and fragmentation at both species and assemblage level in the northern Ecuadorian Amazon. We sampled fifteen 250-m long plots in terra-firme forest remnants. We calculated one landscape fragmentation index (fragindex), which considers the proportion of continuous forest cover, edge density and isolation in the landscape, and nine landscape configuration metrics. Logistic regression models and multivariate regression trees were used to analyze species and assemblage responses. Our results revealed that over 80% of birds, amphibians or orchid-bee species, and 60% of dung beetles were negatively affected by habitat loss and fragmentation. Species composition of all taxonomic groups was significantly affected by differences in forest cover and connectivity. Less than 5% of all species were restricted to landscapes with fragindex values higher than 40%. Landscape metrics related to the shape and area of forest patches determined the magnitude and direction of the effect on species responses. Therefore, changes in the landscape configuration of Ecuadorian Amazonia should be minimized to diminish the effects of habitat loss and fragmentation on species occurrence and assemblage composition.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».