Cumulative and component impacts of the human footprint on remotely sensed biodiversity indicators using dissimilarity to high integrity reference states
Notice bibliographique
Résumé
• Quantifies ecological dissimilarity using remote-sensing derived biodiversity indicators as a proxy for forest integrity. • Demonstrates that anthropogenic pressures significantly influence forest structural integrity, but not functional integrity. • Employs a robust matching technique to ensure comparisons are made against suitable high-integrity forest analogs. • Provides a scalable methodology for identifying high-integrity forest ecosystems for conservation and restoration. Forests with high ecological integrity are fundamental for biodiversity conservation and provide integral ecosystem services. These forests have natural or near-natural ecosystem structure, function, and composition. Anthropogenic pressures such as habitat loss, overexploitation of natural resources, and land use changes are leading to the degradation or loss of high-integrity forests. As a result, assessing forest integrity over large areas is increasingly important for a range of conservation initiatives. In this study, we used remote sensing-derived forest structural and functioning metrics alongside a high-quality reference state to calculate ecological dissimilarity as a proxy for ecological integrity. We examined stand-level integrity and focused on forest structural attributes such as canopy height, cover, complexity, and biomass, as well as the Dynamic Habitat Indices, which summarize annual energy availability relevant for biodiversity. We further refined our reference states by using coarsened exact matching to ensure our comparisons were drawn from suitable protected analogs. We applied these methods to Vancouver Island, Canada, where we assessed the distance, in structural and functional space, to matched high-integrity forests found in the island’s oldest and largest protected area. We also assessed how individual and cumulative anthropogenic pressure affect the ecological integrity of forests on the island. We found that mean forest structural dissimilarity increased from 0.79 to 1.61 under high levels of anthropogenic pressure (ANOVA; p < 0.001), while functional dissimilarity was not impacted by any anthropogenic pressure (ANOVA; p > 0.05). This indicates that anthropogenic pressures were observed to directly influence forest canopy characteristics, and less so energy availability. For individual pressures, we found that built environments, harvesting, and population density influenced structural dissimilarity (ANOVA; p < 0.05), while roads did not influence structural dissimilarity (ANOVA; p > 0.05). These methods for identifying high-integrity forests can be used to identify areas to be prioritized for protection or restoration, which in turn progresses towards the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework’s goal of 30 % of all ecosystems protected, while focusing on high-integrity ecosystems.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».