Animal migration in the Anthropocene: threats and mitigation options
Notice bibliographique
Résumé
Animal migration has fascinated scientists and the public alike for centuries, yet migratory animals are facing diverse threats that could lead to their demise. The Anthropocene is characterised by the reality that humans are the dominant force on Earth, having manifold negative effects on biodiversity and ecosystem function. Considerable research focus has been given to assessing anthropogenic impacts on the numerical abundance of species/populations, whereas relatively less attention has been devoted to animal migration. However, there are clear linkages, for example, where human-driven impacts on migration behaviour can lead to population/species declines or even extinction. Here, we explore anthropogenic threats to migratory animals (in all domains - aquatic, terrestrial, and aerial) using International Union for the Conservation of Nature (IUCN) Threat Taxonomy classifications. We reveal the diverse threats (e.g. human development, disease, invasive species, climate change, exploitation, pollution) that impact migratory wildlife in varied ways spanning taxa, life stages and type of impact (e.g. from direct mortality to changes in behaviour, health, and physiology). Notably, these threats often interact in complex and unpredictable ways to the detriment of wildlife, further complicating management. Fortunately, we are beginning to identify strategies for conserving and managing migratory animals in the Anthropocene. We provide a set of strategies that, if embraced, have the potential to ensure that migratory animals, and the important ecological functions sustained by migration, persist.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».