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Enregistrement W4414198992 · doi:10.24124/2025/30575

The role of the matrix in shaping extinction risk and conservation opportunities for terrestrial mammals

2025· dissertation· en· W4414198992 sur OpenAlexaboutno aff
Juan Pablo Ramírez‐Delgado

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtinction (optical mineralogy)Extinction debtHabitatHabitat fragmentationHabitat destructionFragmentation (computing)Species richnessHabitat conservation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

,The global biodiversity crisis, driven primarily by habitat loss and fragmentation, has traditionally led conservation efforts to focus almost exclusively on primary habitats. However, the ecological importance of the matrix, defined as areas surrounding primary habitat, has remained largely overlooked. In this dissertation, I used global-scale spatial analyses coupled with statistical modeling to (i) quantify how matrix condition influences the effects of habitat fragmentation on extinction risk for terrestrial mammals, (ii) compare the predictive performance of alternative habitat intactness models (patch-matrix, continuum, and hybrid models) for assessing extinction risk in terrestrial mammals, and (iii) map global patterns of terrestrial mammal species richness within the matrix to identify conservation opportunities beyond primary habitats. My findings demonstrate that matrix condition plays a key mediating role in the relationship between habitat fragmentation and extinction risk, with greater predictive power than habitat loss or habitat amount alone. Moreover, I found that the predictive importance of fragmentation increases as matrix condition deteriorates, suggesting that managing or restoring the matrix represents a strategic conservation action to mitigate the negative effects of fragmentation on biodiversity. Additionally, the hybrid habitat intactness model—which integrates discrete habitat patches with continuous gradients of habitat quality—consistently outperforms traditional patch-matrix and continuum models, regardless of species’ habitat specialization. Notably, the magnitude of the relationship between habitat intactness and extinction risk was greater when using the hybrid model, highlighting that integrating discrete and continuous habitat representations can improve extinction risk analyses and provide valuable insights for conservation. My results further reveal that hotspots of species richness within the matrix occupy only about 1% of Earth's terrestrial surface, yet could support more than half of all terrestrial mammal species. Matrix areas identified as having high conservation potential—based on overlapping richness hotspots—are primarily concentrated in tropical strongholds such as the Amazon Basin, Colombian Tropical Andes, Brazilian Atlantic Forest, and Albertine Rift. Importantly, many of these matrix areas face intense human pressures and remain inadequately represented within existing protected areas and other area-based conservation measures, underscoring their value as strategic opportunities for biodiversity conservation. Collectively, my results highlight an urgent need for a paradigm shift in conservation strategies that explicitly recognize, manage, and restore matrix areas as integral components of global biodiversity conservation. Integrating the matrix into conservation planning closely aligns with international biodiversity frameworks, particularly Target 2 of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, which calls for restoring at least 30% of degraded terrestrial ecosystems to enhance ecological integrity and connectivity. Such integration could substantially improve biodiversity outcomes, ecosystem resilience, and landscape connectivity, ultimately making critical contributions toward reversing global biodiversity declines.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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