Spatial incongruence among hotspots and complementary areas of tree diversity in southern <scp>A</scp>frica
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Biodiversity hotspots have important roles in conservation prioritisation, but efficient methods for selecting among them remain debated. Location Southern Africa. Methods In this study, we used data on the dated phylogeny and geographical distribution of 1400 tree species in southern Africa to map regional hotspots of species richness (SR), phylogenetic diversity (PD), phylogenetic endemism (PE), species endemism (CWE), and evolutionary distinctiveness and global endangerment (EDGE). In addition, we evaluated the efficiency of hotspots in capturing complementary areas of species richness and phylogenetic diversity. We examined the spatial overlap among hotspots for each metric, and review how well one metric may serve as a surrogate for others. We then evaluated the effectiveness of current conservation areas in capturing these different facets of diversity and complementary areas. Lastly, we explored the environmental factors influencing the distribution of these diversity metrics in southern Africa. Results We reveal large spatial incongruence between biodiversity indices, resulting in unequal representation of PD, SR, PE, CWE and EDGE in hotspots and currently protected areas. Notably, no hotspot area is shared among all five measures, and 69% of hotspot areas were unique to a single diversity metric. Areas selected using complementarity are even more dispersed, but capture rare diversity that is overlooked by the hotspot approach. Main conclusions An integrative approach that considers multiple facets of biodiversity is needed if we are to maximise the conservation of tree diversity in southern Africa.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».