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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».