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Enregistrement W4394961479 · doi:10.1111/conl.13017

Positive effects of fragmentation per se on the most iconic metapopulation

2024· article· en· W4394961479 sur OpenAlexafffund
Carmen Galán‐Acedo, Lenore Fahrig, Federico Riva, Torsti Schulz

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMetapopulationFragmentation (computing)GeographyHabitat fragmentationEcologyEnvironmental scienceBiologyBiodiversityDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While habitat loss is a major threat to species, the effects of habitat fragmentation independent of habitat loss (fragmentation per se) are debated. Metapopulation studies often assert negative fragmentation effects, but they do not measure fragmentation per se. We evaluate the effects of fragmentation per se (patch density) across 20 years of patch occupancy patterns of the Åland Islands Glanville fritillary butterfly, Finland, a famous model system in metapopulation studies. Fragmentation per se had mainly positive effects on patch occupancy, the proportion of years occupied per patch, and patch colonization, and negative effects on patch extinction. These results suggest that fragmentation per se does not threaten persistence of the Åland Islands Glanville fritillary butterfly. Our results support the growing body of research challenging the paradigm that habitat fragmentation per se is mostly negative for species, highlighting the value of small patches for species conservation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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