Identifying restoration priorities for habitat defragmentation: a case study in Alberta’s oil sands
Notice bibliographique
Résumé
Context: Anthropogenic habitat loss and fragmentation are major threats to ecosystems and a focus in conservation. However, conservation is often limited to considerations of site-level processes neglecting the effect of the surrounding landscape that might limit the effectiveness of restoration efforts. Objectives: Using seismic lines in Alberta's oil sands as a case study, we demonstrate an approach that integrates spatial configuration of anthropogenic footprints to prioritize habitat defragmentation. Methods: We quantified the effects of seismic line density and configuration on functional footprints for caribou, butterfly diversity, and vascular plant diversity, to predict whether edge effects are more pronounced under different line densities and configurations. We then estimated the portion of the original functional footprint that would persist in the landscape due to the co-occurrence with other anthropogenic activities. Results: We found that functional footprint for caribou grows rapidly as habitat loss increases. In contrast, butterflies and plants exhibited a more gradual and linear growth in functional footprints at more local scales. This effect varies based on configuration of lines, either suppressing or facilitating the effect of habitat loss on functional habitats. Finally, restoration of all seismic lines without considering other footprints would reduce the original functional footprint by only 57% for caribou. Conclusions: Restoration efforts for habitat defragmentation rarely consider the spatial configuration of linear features, particularly as it relates to the co-occurrence of other footprints that are not being restored. Our functional approach to defragmentation of habitat encompasses different spatial concepts related to anthropogenic forest fragmentation and allows up to a 25-fold gain in cost-effectiveness for seismic lines restoration. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s10980-024-01972-3.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».