Landscape-level human disturbance results in loss and contraction of mammalian populations in tropical forests
Notice bibliographique
Résumé
Tropical forests hold most of Earth's biodiversity and a higher concentration of threatened mammals than other biomes. As a result, some mammal species persist almost exclusively in protected areas, often within extensively transformed and heavily populated landscapes. Other species depend on remaining remote forested areas with sparse human populations. However, it remains unclear how mammalian communities in tropical forests respond to anthropogenic pressures in the broader landscape in which they are embedded. As governments commit to increasing the extent of global protected areas to prevent further biodiversity loss, identifying the landscape-level conditions supporting wildlife has become essential. Here, we assessed the relationship between mammal communities and anthropogenic threats in the broader landscape. We simultaneously modeled species richness and community occupancy as complementary metrics of community structure, using a state-of-the-art community model parameterized with a standardized pan-tropical data set of 239 mammal species from 37 forests across 3 continents. Forest loss and fragmentation within a 50-km buffer were associated with reduced occupancy in monitored communities, while species richness was unaffected by them. In contrast, landscape-scale human density was associated with reduced mammal richness but not occupancy, suggesting that sensitive species have been extirpated, while remaining taxa are relatively unaffected. Taken together, these results provide evidence of extinction filtering within tropical forests triggered by anthropogenic pressure occurring in the broader landscape. Therefore, existing and new reserves may not achieve the desired biodiversity outcomes without concurrent investment in addressing landscape-scale threats.
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 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 ».