Deforestation alters species interactions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interspecific interactions are a major determinant of stability in ecological communities and are known to vary with biotic and abiotic conditions. Deforestation is the primary driver of the ongoing sixth mass extinction, yet its effect on species interactions remains largely unexplored. We investigate how deforestation affects species interactions using a complex systems model and a co‐occurrence dataset of 363 bird species, observed across 134 sites, from 5 regions across the Brazilian Atlantic Forest totalling 27,226 interactions. Both theoretical and empirical results show that interspecific interactions vary non‐monotonically with forest cover and are more positive than average in areas with higher forest cover, and to a lesser extent in highly deforested areas. Observed differences in interactions reflect both species turnover and changes in pairwise interactions. Our results point to changes in stability across the gradient of deforestation that may lead to varying community resilience to environmental perturbations. Key Interdisciplinary Aspects Species interactions are expected to vary due to the biological, chemical and physical changes caused by deforestation on their local environment. We use a mathematical complex systems approach, as well as ecological data, to show that species interactions are more positive in highly forested areas. We propose that the alteration of species interactions caused by deforestation will affect the stability of communities and their resilience to future perturbations (e.g. climate change).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».