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Enregistrement W2113487278 · doi:10.1371/journal.pone.0065427

Identifying the World's Most Climate Change Vulnerable Species: A Systematic Trait-Based Assessment of all Birds, Amphibians and Corals

2013· article· en· W2113487278 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesImperial College LondonJohn D. and Catherine T. MacArthur Foundation
Mots-clésClimate changeEcologyBiologyTraitGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change will have far-reaching impacts on biodiversity, including increasing extinction rates. Current approaches to quantifying such impacts focus on measuring exposure to climatic change and largely ignore the biological differences between species that may significantly increase or reduce their vulnerability. To address this, we present a framework for assessing three dimensions of climate change vulnerability, namely sensitivity, exposure and adaptive capacity; this draws on species' biological traits and their modeled exposure to projected climatic changes. In the largest such assessment to date, we applied this approach to each of the world's birds, amphibians and corals (16,857 species). The resulting assessments identify the species with greatest relative vulnerability to climate change and the geographic areas in which they are concentrated, including the Amazon basin for amphibians and birds, and the central Indo-west Pacific (Coral Triangle) for corals. We found that high concentration areas for species with traits conferring highest sensitivity and lowest adaptive capacity differ from those of highly exposed species, and we identify areas where exposure-based assessments alone may over or under-estimate climate change impacts. We found that 608-851 bird (6-9%), 670-933 amphibian (11-15%), and 47-73 coral species (6-9%) are both highly climate change vulnerable and already threatened with extinction on the IUCN Red List. The remaining highly climate change vulnerable species represent new priorities for conservation. Fewer species are highly climate change vulnerable under lower IPCC SRES emissions scenarios, indicating that reducing greenhouse emissions will reduce climate change driven extinctions. Our study answers the growing call for a more biologically and ecologically inclusive approach to assessing climate change vulnerability. By facilitating independent assessment of the three dimensions of climate change vulnerability, our approach can be used to devise species and area-specific conservation interventions and indices. The priorities we identify will strengthen global strategies to mitigate climate change impacts.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,160 · 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