Effect of forest loss and fragmentation per se on arboreal and ground mammals of the Lacandon rainforest, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the effects of forest loss and fragmentation per se (independent of forest loss) on wildlife is urgently needed to design biodiversity-friendly landscape scenarios, particularly for forest-specialist species, such as many ground and arboreal tropical mammals. As this topic remains contentious, we assessed the species-specific response of 14 arboreal and ground mammals to landscape-scale forest loss and fragmentation measured across different scales in the Lacandon rainforest, Mexico. Surprisingly, most species (6 of 14 species, 43%) were weakly related to forest loss, or positively associated with it (7 of 14, 50%), likely because in this young agricultural frontier some individuals can crowd in the remaining forest patches. Only the Geoffroy’s spider monkey was negatively impacted by forest loss. We did not find evidence of extinction thresholds (nonlinear responses to forest loss) in any species. Only in four species fragmentation per se provided a slightly better fit to the data, but as expected, its effect was non-significant. Our multiscale analysis revealed that the scale of effect of forest loss and fragmentation was independent of body mass and habitat use (arboreal vs. ground). Taken together, our findings suggest that landscape composition is more important than configuration, and highlight the conservation value of the studied landscapes for arboreal and ground mammals. In fact, they add to growing evidence indicating that, on a per-area basis, a piece of forest land in a highly deforested landscape has a similar conservation value to that of a more forested one.
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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 ».