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Enregistrement W4376641120 · doi:10.1111/brv.12974

More losers than winners: investigating Anthropocene defaunation through the diversity of population trends

2023· article· en· W4376641120 sur OpenAlexfundno aff
Catherine Finn, Florencia Grattarola, Daniel Pincheira‐Donoso

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSistema Nacional de InvestigadoresQueen's UniversityNatural Environment Research CouncilAgencia Nacional de Investigación e InnovaciónQueen's University BelfastDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésAnthropoceneDefaunationDiversity (politics)GeographyPopulationEconomic geographyEnvironmental ethicsSociologyDemographyAnthropologyBiologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global-scale decline of animal biodiversity ('defaunation') represents one of the most alarming consequences of human impacts on the planet. The quantification of this extinction crisis has traditionally relied on the use of IUCN Red List conservation categories assigned to each assessed species. This approach reveals that a quarter of the world's animal species are currently threatened with extinction, and ~1% have been declared extinct. However, extinctions are preceded by progressive population declines through time that leave demographic 'footprints' that can alert us about the trajectories of species towards extinction. Therefore, an exclusive focus on IUCN conservation categories, without consideration of dynamic population trends, may underestimate the true extent of the processes of ongoing extinctions across nature. In fact, emerging evidence (e.g. the Living Planet Report), reveals a widespread tendency for sustained demographic declines (an average 69% decline in population abundances) of species globally. Yet, animal species are not only declining. Many species worldwide exhibit stable populations, while others are even thriving. Here, using population trend data for >71,000 animal species spanning all five groups of vertebrates (mammals, birds, reptiles, amphibians and fishes) and insects, we provide a comprehensive global-scale assessment of the diversity of population trends across species undergoing not only declines, but also population stability and increases. We show a widespread global erosion of species, with 48% undergoing declines, while 49% and 3% of species currently remain stable or are increasing, respectively. Geographically, we reveal an intriguing pattern similar to that of threatened species, whereby declines tend to concentrate around tropical regions, whereas stability and increases show a tendency to expand towards temperate climates. Importantly, we find that for species currently classed by the IUCN Red List as 'non-threatened', 33% are declining. Critically, in contrast with previous mass extinction events, our assessment shows that the Anthropocene extinction crisis is undergoing a rapid biodiversity imbalance, with levels of declines (a symptom of extinction) greatly exceeding levels of increases (a symptom of ecological expansion and potentially of evolution) for all groups. Our study contributes a further signal indicating that global biodiversity is entering a mass extinction, with ecosystem heterogeneity and functioning, biodiversity persistence, and human well-being under increasing threat.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,155 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations184
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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