Assessing the species habitats in Colombia’s tropical dry forest over a 20 years period
Notice bibliographique
Résumé
Countries worldwide are collaborating under the Convention on Biological Diversity to address biodiversity loss. As part of this effort, the monitoring framework of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (K-M GBF) includes a set of indicators to track progress toward its goals and targets. One of these is the Species Habitat Index (SHI), a component indicator supporting Goal A, which measures changes in habitat extent and connectivity for multiple species. In this study, we applied the SHI to assess the status and trends of species' habitats in Colombia’s Tropical Dry Forests (TDF) from 2000 to 2020. These forests have undergone extensive degradation and fragmentation, being reduced to less than 2% of their original extent in some regions, with much of their original extent reduced to small, isolated patches. Overall, we found that Colombia’s TDF has lost nearly one-third of its cover since 1990, despite modest gains between 2010 and 2018. Most forest loss resulted from conversion to pasture, although some recovery of degraded forest was observed. We calculated SHI values for 755 bird (237), mammal (68), and plant (450) species using land cover data. To assess habitat connectivity, we used GISFrag and Omniscape and compared outputs. Across the potential TDF area, habitat and connectivity declined by approximately 20% between 2000 and 2020, leaving only ~800,000 ha of habitat. Species associated with natural habitats showed lower SHI values than those adapted to artificial environments, and mammals, many of which are threatened, had the lowest scores overall. We also evaluated the representativeness of protected areas and found that less than 13% of the remaining habitat lies within protected areas. The increasing extent of successional forests, now over 1,000,000 ha, presents an opportunity for ecological restoration. These results underscore the urgency of implementing nature-based solutions. Regionally tailored strategies will be critical to maintaining connectivity in this highly fragmented ecosystem.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».