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Enregistrement W1815931204 · doi:10.1111/j.1472-4642.2010.00654.x

The geography of climate change: implications for conservation biogeography

2010· article· en· W1815931204 sur OpenAlexaff
David D. Ackerly, Scott R. Loarie, William K. Cornwell, S. B. Weiss, Healy Hamilton, Ryan Branciforte, Nathan J. B. Kraft

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeBiodiversityGeographyEcologySpatial ecologyMarine protected areaPhysical geographyBayEnvironmental scienceHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Climate change poses significant threats to biodiversity, including impacts on species distributions, abundance and ecological interactions. At a landscape scale, these impacts, and biotic responses such as adaptation and migration, will be mediated by spatial heterogeneity in climate and climate change. We examine several aspects of the geography of climate change and their significance for biodiversity conservation. Location California and Nevada, USA. Methods Using current climate surfaces (PRISM) and two scenarios of future climate (A1b, 2070–2099, warmer‐drier and warmer‐wetter), we mapped disappearing, declining, expanding and novel climates, and the velocity and direction of climate change in California and Nevada. We also examined fine‐scale spatial heterogeneity in protected areas of the San Francisco Bay Area in relation to reserve size, topographic complexity and distance from the ocean. Results Under the two climate change scenarios, current climates across most of California and Nevada will shrink greatly in extent, and the climates of the highest peaks will disappear from this region. Expanding and novel climates are projected for the Central Valley. Current temperature isoclines are projected to move up to 4.9 km year −1 in flatter regions, but substantially slower in mountainous areas because of steep local topoclimate gradients. In the San Francisco Bay Area, climate diversity within currently protected areas increases with reserve size and proximity to the ocean (the latter because of strong coastal climate gradients). However, by 2100 of almost 500 protected areas (>100 ha), only eight of the largest are projected to experience temperatures within their currently observed range. Topoclimate variability will further increase the range of conditions experienced and needs to be incorporated in future analyses. Main Conclusions Spatial heterogeneity in climate, from mesoclimate to topoclimate scales, represents an important spatial buffer in response to climate change, and merits increased attention in conservation planning.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

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
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations648
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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