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Enregistrement W2116931050 · doi:10.1371/journal.pone.0054839

Global Priority Conservation Areas in the Face of 21st Century Climate Change

2013· article· en· W2116931050 sur OpenAlexaff
Junsheng Li, Xin Lin, Anping Chen, A. Townsend Peterson, Keping Ma, Monika Bertzky, Philippe Ciais, Valerie Kapos, Changhui Peng, Benjamin Poulter

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeBiodiversityGeographyMediterranean climateEnvironmental scienceRepresentative Concentration PathwaysGlobal changeClimate modelGlobal warmingPrecipitationClimatologyEnvironmental resource managementEcologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an era when global biodiversity is increasingly impacted by rapidly changing climate, efforts to conserve global biodiversity may be compromised if we do not consider the uneven distribution of climate-induced threats. Here, via a novel application of an aggregate Regional Climate Change Index (RCCI) that combines changes in mean annual temperature and precipitation with changes in their interannual variability, we assess multi-dimensional climate changes across the "Global 200" ecoregions - a set of priority ecoregions designed to "achieve the goal of saving a broad diversity of the Earth's ecosystems" - over the 21(st) century. Using an ensemble of 62 climate scenarios, our analyses show that, between 1991-2010 and 2081-2100, 96% of the ecoregions considered will be likely (more than 66% probability) to face moderate-to-pronounced climate changes, when compared to the magnitudes of change during the past five decades. Ecoregions at high northern latitudes are projected to experience most pronounced climate change, followed by those in the Mediterranean Basin, Amazon Basin, East Africa, and South Asia. Relatively modest RCCI signals are expected over ecoregions in Northwest South America, West Africa, and Southeast Asia, yet with considerable uncertainties. Although not indicative of climate-change impacts per se, the RCCI-based assessment can help policy-makers gain a quantitative and comprehensive overview of the unevenly distributed climate risks across the G200 ecoregions. Whether due to significant climate change signals or large uncertainties, the ecoregions highlighted in the assessment deserve special attention in more detailed impact assessments to inform effective conservation strategies under future climate change.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations54
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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