Humanity’s diverse predatory niche and its ecological consequences
Notice bibliographique
Résumé
Although humans have long been predators with enduring nutritive and cultural relationships with their prey, seldom have conservation ecologists considered the divergent predatory behavior of contemporary, industrialized humans. Recognizing that the number, strength and diversity of predator-prey relationships can profoundly influence biodiversity, here we analyze humanity's modern day predatory interactions with vertebrates and estimate their ecological consequences. Analysing IUCN 'use and trade' data for ~47,000 species, we show that fishers, hunters and other animal collectors prey on more than a third (~15,000 species) of Earth's vertebrates. Assessed over equivalent ranges, humans exploit up to 300 times more species than comparable non-human predators. Exploitation for the pet trade, medicine, and other uses now affects almost as many species as those targeted for food consumption, and almost 40% of exploited species are threatened by human use. Trait space analyses show that birds and mammals threatened by exploitation occupy a disproportionally large and unique region of ecological trait space, now at risk of loss. These patterns suggest far more species are subject to human-imposed ecological (e.g., landscapes of fear) and evolutionary (e.g., harvest selection) processes than previously considered. Moreover, continued overexploitation will likely bear profound consequences for biodiversity and ecosystem function.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».