Global Distribution and Conservation of Evolutionary Distinctness in Birds
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Integrated, efficient, and global prioritization approaches are necessary to manage the ongoing loss of species and their associated function. "Evolutionary distinctness" measures a species' contribution to the total evolutionary history of its clade and is expected to capture uniquely divergent genomes and functions. Here we demonstrate how such a metric identifies species and regions of particular value for safeguarding evolutionary diversity. RESULTS: Among the world's 9,993 recognized bird species, evolutionary distinctness is very heterogeneously distributed on the phylogenetic tree and varies little with range size or threat level. Species representing the most evolutionary history over the smallest area (those with greatest "evolutionary distinctness rarity") as well as some of the most imperiled distinct species are often concentrated outside the species-rich regions and countries, suggesting they may not be well captured by current conservation planning. We perform global cross-species and spatial analyses and generate minimum conservation sets to assess the benefits of the presented species-level metrics. We find that prioritizing imperiled species by their evolutionary distinctness and geographic rarity is a surprisingly effective and spatially economical way to maintain the total evolutionary information encompassing the world's birds. We identify potential conservation gaps in relation to the existing reserve network that in particular highlight islands as effective priority areas. CONCLUSIONS: The presented distinctness metrics are effective yet easily communicable and versatile tools to assist objective global conservation decision making. Given that most species will remain ecologically understudied, combining growing phylogenetic and spatial data may be an efficient way to retain vital aspects of biodiversity.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».