Global Priority Conservation Areas in the Face of 21st Century Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».