Fragmentation effects on an endangered species across a gradient from the interior to edge of its range
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how habitat fragmentation affects individual species is complicated by challenges associated with quantifying species-specific habitat and spatial variability in fragmentation effects within a species' range. We aggregated a 29-year breeding survey data set for the endangered marbled murrelet (Brachyramphus marmoratus) from >42,000 forest sites throughout the Pacific Northwest (Oregon, Washington, and northern California) of the United States. We built a species distribution model (SDM) in which occupied sites were linked with Landsat imagery to quantify murrelet-specific habitat and then used occupancy models to test the hypotheses that fragmentation negatively affects murrelet breeding distribution and that these effects are amplified with distance from the marine foraging habitat toward the edge of the species' nesting range. Murrelet habitat declined in the Pacific Northwest by 20% since 1988, whereas the proportion of habitat comprising edges increased by 17%, indicating increased fragmentation. Furthermore, fragmentation of murrelet habitat at landscape scales (within 2 km of survey stations) negatively affected occupancy of potential breeding sites, and these effects were amplified near the range edge. On the coast, the odds of occupancy decreased by 37% (95% confidence interval [CI] -54 to 12) for each 10% increase in edge habitat (i.e., fragmentation), but at the range edge (88 km inland) these odds decreased by 99% (95% CI 98 to 99). Conversely, odds of murrelet occupancy increased by 31% (95% CI 14 to 52) for each 10% increase in local edge habitat (within 100 m of survey stations). Avoidance of fragmentation at broad scales but use of locally fragmented habitat with reduced quality may help explain the lack of murrelet population recovery. Further, our results emphasize that fragmentation effects can be nuanced, scale dependent, and geographically variable. Awareness of these nuances is critical for developing landscape-level conservation strategies for species experiencing broad-scale habitat loss and fragmentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».