Seasonal Exposure to Hemispheric Conservation Challenges Influences Population Trends of Migratory Warblers (Parulidae)
Notice bibliographique
Résumé
Human activities have profound impacts on ecological systems and biodiversity worldwide. Estimating wildlife response to those activities across broad spatial scales is challenging, yet effective conservation measures require an understanding of where and when these activities are contributing to population declines. We investigated the relationship between exposure to human activities (conservation challenges) and population trends of migratory warblers (Parulidae) that breed in the United States and Canada. Our four-stage approach (1) summarizes the literature describing the sensitivity of species to conservation challenges; (2) estimates weekly species' exposure across the full annual cycle; (3) quantifies spatial correlations among species' exposure to conservation challenges; and (4) quantifies the relationships between seasonal exposure to conservation challenges and warbler population trends. Exposure during post-breeding migration, followed by the stationary non-breeding season and pre-breeding migration, explained the most variation in warbler population trends. Within the post-breeding migratory season, the conservation challenges with the greatest total seasonal exposure values were roads, light pollution, communication towers, forest management, and livestock management. During this season, species undergoing the steepest declines were associated with exposure to light pollution, communication towers, urban and suburban areas, livestock management, and agriculture. Notably, exposure to conservation challenges during the breeding season was not an important predictor of warbler population trends. Our results provide hemispheric, full annual cycle information for prioritizing conservation investments and additional research for warblers, specifically the importance of addressing challenges to which birds are exposed during post-breeding migration. More broadly, this framework can be used to assess spatiotemporal conservation challenges impacting migratory species trends globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».