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Enregistrement W4417499087 · doi:10.1111/1365-2664.70248

Forest bird diversity increases with fragmentation per se in landscapes following forest gains

2025· article· en· W4417499087 sur OpenAlexafffund
Amanda E. Martin, Federico Riva, Carmen Galán‐Acedo, Lenore Fahrig

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensCarleton UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésFragmentation (computing)BiodiversityHabitatHabitat fragmentationHabitat destructionForest fragmentationIntact forest landscapeOld-growth forestSecondary forest

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Habitat restoration is needed to increase total habitat area, and halt and reverse global biodiversity loss. While scientists and conservation practitioners generally agree that more habitat is better for biodiversity, the preferred spatial arrangement of that habitat in a landscape is debated. The weight of evidence from empirical studies indicates that we can expect biodiversity to be weakly but positively related to fragmentation per se (the spatial arrangement of habitat, independent of its amount) across landscapes that have undergone habitat loss. Can we expect the same in a restoration context? Spatial variation in forest gain and loss provides an opportunity for a ‘natural experiment’ to address the question posed above, allowing assessment of the interactive effects of fragmentation per se and the history of habitat change on biodiversity. Here we used a two‐decade time series of forest cover plus data on forest breeding birds from 1660 locations across the conterminous United States to test whether bird diversity (richness, Shannon diversity, Simpson diversity) responses to forest fragmentation per se depend on the history of forest gain/loss. The effects of forest fragmentation per se on forest bird diversity depended on whether forest had been previously gained or lost. There were stronger, more positive effects of fragmentation on bird diversity in landscapes where forest had been gained than in landscapes where forest had been lost. Critically, effects of forest amount on bird diversity were much stronger than fragmentation, regardless of the history of forest area changes. Synthesis and applications . Our results suggest that, at least for forest breeding birds, the benefits of habitat restoration to increase total forest area could be enhanced by distributing a given amount of restored habitat across multiple patches. Our study also highlights the overarching importance of habitat amount for biodiversity conservation. Taken together, these findings imply that, if we want to maximize the benefits of restoration for biodiversity, the focus should be on maximizing total habitat area and increasing the number of habitat patches.

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)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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'admission2
Résumé présentoui

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