Projections of suitable habitat for rare species under global warming scenarios
Notice bibliographique
Résumé
PREMISE OF THE STUDY: Modeling the contemporary and future climate niche for rare plants is a major hurdle in conservation, yet such projections are necessary to prevent extinctions that may result from climate change. • METHODS: We used recently developed spline climatic models and modified Random Forests statistical procedures to predict suitable habitats of three rare, endangered spruces of Mexico and a spruce of the southwestern USA. We used three general circulation models and two sets of carbon emission scenarios (optimistic and pessimistic) for future climates. • KEY RESULTS: Our procedures predicted present occurrence perfectly. For the decades 2030, 2060, and 2090, the ranges of all taxa progressively decreased, to the point of transient disappearance for one species in the decade 2060 but reappearance in 2090. Contrary to intuition, habitat did not develop to the north for any of the Mexican taxa; rather, climate niches for two taxa re-materialized several hundred kilometers southward in the Trans-Mexican Volcanic Belt. The climate niche for a third Mexican taxon shrank drastically, and its two mitotypes responded differently, one of the first demonstrations of the importance of intraspecific genetic variation in climate niches. The climate niche of the U.S. species shrank northward and upward in elevation. • CONCLUSION: The results are important for conservation of these species and are of general significance for conservation by assisted colonization. We conclude that our procedures for producing models and projecting the climate niches of Mexican spruces provide a way for handling other rare plants, which constitute the great bulk of the world's endangered and most vulnerable flora.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».