Systematic Map of Urban Connectivity Research Reveals a Dearth of Validation of Connectivity Estimates
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of Review: Increasing ecological connectivity among urban greenspaces is a global conservation priority to protect urban wildlife. However, effective monitoring remains a challenge, as connectivity models are rarely validated against biological data despite the need for these models to represent real wildlife movement. Here, we systematically reviewed the urban connectivity literature to assess (i) the extent of connectivity model validation; (ii) how validation varies by study objectives; (iii) where urban connectivity research is conducted; and (iv) what types of connectivity metrics, taxa, and biological data are used. Recent Findings: Of the 430 studies reviewed, nearly half validated their connectivity models using biological data, but few used movement data. Structural connectivity metrics dominated, although use of functional metrics has increased in recent years. A clear taxonomic bias was also evident, with a disproportionate focus on birds. When validation was conducted, most relied on species richness or other biodiversity metrics. Such approaches offer ambiguous evidence for actual connectivity, as biodiversity patterns are often influenced by confounding factors like greenspace size and the speciesarea relationship. As such, direct empirical support for connectivity models capturing wildlife movement remains limited. Summary: Urban connectivity models are often applied without clear evidence that they represent actual ecological processes. To address this, future studies should incorporate a broader range of taxa and test multiple model types to disentangle how movement patterns align with different connectivity frameworks. Integrating biological validation, particularly movement data, into connectivity modelling is essential to tracking progress toward global goals for ecologically resilient cities. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s40823-025-00106-y.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».