Impact of Forest Fragmentation and Associated Edge Effects on Tropical Forest Biodiversity in North West Madagascar, Assessed via Ecoacoustics
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Tropical forests harbour up to 50% of the world's terrestrial biodiversity, making them vital refuges for many species. However, tropical forests are one of the world's most threatened habitats; 10 million km 2 of tropical forest has been cleared since 1800, and what remains is now highly fragmented. This poses a major threat to forest‐specialist organisms, many of which are already threatened with extinction. It is therefore imperative that we are able to rapidly assess the impact of forest loss on local biodiversity throughout the tropics. Here, we assessed how forest fragmentation and its associated edge effects impact animal biodiversity in the Sahamalaza‐Iles Radama National Park, North West Madagascar. We used passive acoustic monitoring to collect 6006 h of audio data, from which we calculated six acoustic indices for comparison between (1) continuous and fragmented forest and (2) core and edge forest. We found significant differences in the soundscape (acoustic indices) among forest areas. Some indices associated with overall biodiversity were significantly higher in continuous and core forest in comparison to fragmented and edge forest. Although significantly different among sites, indices associated with specific frequency bands did not show a clear relationship with fragmentation and edge effects. As our results broadly match biodiversity data collected via traditional methods at our study site, this study provides further support for ecoacoustics as a potentially efficient and reliable tool for remote assessment of biodiversity in the tropics. Our results also emphasise the detrimental effects of fragmentation and edge effects on forest animal biodiversity and our need to protect this important habitat.
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 ».