Threats to Nature’s contributions to people provided by terrestrial vertebrates across Europe
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Species and ecosystem processes provide essential benefits to people, known as Nature's Contributions to People (NCP). However, we still lack a comprehensive understanding of NCP provided by terrestrial vertebrates on a macroecological scale, and of the threats they face. To address this, we built a comprehensive dataset that documents the NCP provided by terrestrial vertebrate species in Europe, and analysed the conservation status and threats to NCP provider species. Location Europe. Methods We synthesised existing literature on NCP associated with European terrestrial vertebrates, and leveraged ecological traits and trophic interactions from existing datasets. We identified 15 NCP (10 regulating NCP and 5 non‐material NCP), with 860 species providing at least one NCP (out of 1168 vertebrate species considered in total). Then, we harnessed spatial data on species distributions and European land systems to map the potential capacity of vertebrates to provide NCP across Europe at a 1 km 2 resolution, including societal demand for each NCP. Results We found that (i) for each NCP, at least 25% of NCP provider species are assessed as threatened with extinction; (ii) potential NCP multifunctionality was lowest in high‐intensity land systems; and (iii) direct exploitation and agricultural intensification are major threats to NCP, impacting provider species for both non‐material and regulating NCP. Main Conclusions NCP are supported by diverse vertebrate communities across Europe, but many provider species are threatened by anthropogenic pressures. Our results suggest that protecting threatened NCP provider species, reducing direct exploitation, de‐intensifying agricultural practices, and maintaining heterogeneous mosaic landscapes, may support NCP multifunctionality. By improving our understanding of the NCP provided by terrestrial vertebrates in Europe, their biogeography, and the threats, our work can help prioritise species and areas for conservation and restoration that jointly benefits both biodiversity and NCP.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».