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Enregistrement W4403432514 · doi:10.1016/j.rama.2024.08.020

Well-Connected Core Areas Retain Ecological Integrity of Sagebrush Ecosystems Amidst Overall Declines From 2001–2021

2024· article· en· W4403432514 sur OpenAlexaff
David M. Theobald, Alexander V. Kumar, Kevin E. Doherty, Katherine A. Zeller, Todd B. Cross

Notice bibliographique

RevueRangeland Ecology & Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesRocky Mountain Research StationNatural Resources Conservation ServiceU.S. Bureau of Land ManagementU.S. Forest ServiceU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésEcosystemEcologyGeographyCore (optical fiber)Environmental resource managementEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conservation of species’ mobility and ecological integrity is necessary for the productivity of the sagebrush biome in the western United States. Building on the recently developed Sagebrush Conservation Design (SCD) that mapped sagebrush ecological integrity (SEI)—defined as the higher cover of sagebrush and perennial grass and reduced threats due to invasive annual grass, tree encroachment, and human disturbance—we modeled the structural connectivity of sagebrush ecosystems to better incorporate the role of landscape-level processes into assessments of integrity. Because integrity can vary spatially, as well as temporally, we quantified both interannual variability and trends in variability in SEI from 2001–2021. We used the resultant map to identify areas with high structural landscape connectivity (i.e., “well-connected cores”), then determined the coincident core sagebrush areas (CSAs) that represent functioning sagebrush ecosystem with few landscape threats, and growth opportunity areas (GOAs) that represent functioning systems impacted by one or more threats as originally defined and mapped in the SCD. We found that CSAs were located in areas with higher landscape connectivity, and the biome-wide average of SEI declined by 30% from 2001 to 2021, although the structural connectivity biome-wide declined one-third less (by 20%). CSAs located in areas with high connectivity had 25% higher SEI values on average than those with low connectivity, and the trend in declining SEI values was slower. Our datasets of landscape connectivity can be combined with other SCD products to provide a broader ecosystem context—both spatially and temporally. Our results can be used to inform, refine, focus, and prioritize conservation and management efforts to those CSAs and GOAs we identified as particularly well connected and which may be more resilient to recently altered dynamics and declines—those that will serve to anchor efforts to conserve the sagebrush biome in light of changing land use and climate.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,224 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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