High Habitat Potential but Limited Connectivity for Brown Bears Throughout Europe
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Large carnivores worldwide have experienced substantial range contractions due to human activities, though several species are recolonising parts of their historical range. We aimed to assess current and potential European brown bear ( Ursus arctos arctos ) habitat as well as habitat connectivity on a continental scale. Location The extended biogeographical regions of Europe, spanning from Portugal to central Russia, longitudinally, and from Norway to Türkiye, latitudinally. Excluding inland seas; this area covers 11,151,636 km 2 . Methods We assessed habitat suitability throughout the study area using an ensemble species distribution model with nine submodels, using data from 10 European bear populations and Türkiye. We used the resulting habitat suitability maps to conduct a least‐cost path connectivity analysis and an omnidirectional circuit connectivity analysis. Main Conclusions Habitat suitability was strongly associated with low percentages of agricultural cover, low percentages of human development, and proximity to forest. Of our entire study area, 37% (4.09 million km 2 ) is occupied or potentially suitable for bears. Connectivity analyses identified corridors that could facilitate movement among southern European bear populations, though agricultural land and human development limit connectivity between northern and southern European bear populations. Previous research estimated bears occupied 0.5 million km 2 across the European Union, while our results estimate 1.82 million km 2 of this part of our study area is potentially suitable for bears, though connectivity is limited. Our results inform conservation strategies and policy development for the future of brown bears in Europe, emphasising the need for transboundary conservation efforts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».