Continental declines in North American small mammal populations
Notice bibliographique
Résumé
We initially speculated that non-tropical North American (USA and Canada) small mammal abundances might have increased over the past several decades due to declines in mammalian predators. To test this idea we assembled from small mammal researchers 818 time series of small mammal abundances, containing a total of 5317 individual abundance data points, for 66 species in 21 genera. The resulting database is the largest collection of multi-year abundance data for North American small mammals. We then used a hierarchical Bayesian modelling approach to estimate an overall abundance trend. Contrary to our initial speculation, we found strong support for an overall decline in North American small mammal abundance, with an estimated annual decrease of 3.6 %. Sixty species trends were negative while only six were positive. Given this decline and given that small mammals are important for ecosystem function as prey items, as predators, and for seed dispersal, we suggest conservation efforts should be directed to this generally neglected group. In particular, we need further work to uncover the causes and consequences of small mammal declines, and to develop mitigation strategies to avoid further declines in North American small mammals. • We conduct the first estimate of the overall trend in small mammal abundance in NA. • We find strong evidence for a continent-wide decline in small mammal abundance. • Conservation efforts to understand and mitigate small mammal declines are needed.
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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 ».