Looking back on biodiversity change: lessons for the road ahead
Notice bibliographique
Résumé
Estimating biodiversity change across the planet in the context of widespread human modification is a critical challenge. Here, we review how biodiversity has changed in recent decades across scales and taxonomic groups, focusing on four diversity metrics: species richness, temporal turnover, spatial beta-diversity and abundance. At local scales, change across all metrics includes many examples of both increases and declines and tends to be centred around zero, but with higher prevalence of declining trends in beta-diversity (increasing similarity in composition across space or biotic homogenization) and abundance. The exception to this pattern is temporal turnover, with changes in species composition through time observed in most local assemblages. Less is known about change at regional scales, although several studies suggest that increases in richness are more prevalent than declines. Change at the global scale is the hardest to estimate accurately, but most studies suggest extinction rates are probably outpacing speciation rates, although both are elevated. Recognizing this variability is essential to accurately portray how biodiversity change is unfolding, and highlights how much remains unknown about the magnitude and direction of multiple biodiversity metrics at different scales. Reducing these blind spots is essential to allow appropriate management actions to be deployed. This article is part of the theme issue 'Detecting and attributing the causes of biodiversity change: needs, gaps and solutions'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».