Under pressure: the relationship between vertebrate populations and high-intensity cumulative threats in habitats across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Biodiversity and human pressures are unevenly distributed, and understanding local patterns is key to appropriately directing conservation action. Here, we investigate the relationship between spatially explicit high-intensity cumulative threats (HICTs) and indices of monitored population abundance of Canadian vertebrates, disaggregating patterns among habitats. We found average population declines across habitats and reaffirm the concentration of HICT in southern Canada—particularly in the Mixedwood Plains ecozone. We found that terrestrial vertebrate populations often coincided spatially with proximity to humans, infrastructure, and land cover change, while marine population data commonly overlapped with shipping, exploitation, and pollution pressures. We reveal significant negative associations between monitored population trends and both (i) HICT and the (ii) number of habitats occupied by the species in question—both of which were identified as important predictors. However, marginal R2 values for our models were small, and thus the proportion of variance that the predictor variables (e.g., threats and habitats) can confidently explain is limited. Our analysis provides novel spatial products and analyses—integrating both marine and terrestrial/freshwater realms, contributing to a growing evidence base for supporting prioritization of conservation action at a national scale. Nevertheless, we provide recommendations on methodological improvements to improve the utility of predictive models.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».