Projecting climate change impacts on species distributions in megadiverse South African Cape and Southwest Australian Floristic Regions: Opportunities and challenges
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing evidence shows that anthropogenic climate change is affecting biodiversity. Reducing or stabilizing greenhouse gas emissions may slow global warming, but past emissions will continue to contribute to further unavoidable warming for more than a century. With obvious signs of difficulties in achieving effective mitigation worldwide in the short term at least, sound scientific predictions of future impacts on biodiversity will be required to guide conservation planning and adaptation. This is especially true in Mediterranean type ecosystems that are projected to be among the most significantly affected by anthropogenic climate change, and show the highest levels of confidence in rainfall projections. Multiple methods are available for projecting the consequences of climate change on the main unit of interest – the species – with each method having strengths and weaknesses. Species distribution models (SDMs) are increasingly applied for forecasting climate change impacts on species geographic ranges. Aggregation of models for different species allows inferences of impacts on biodiversity, though excluding the effects of species interactions. The modelling approach is based on several further assumptions and projections and should be treated cautiously. In the absence of comparable approaches that address large numbers of species, SDMs remain valuable in estimating the vulnerability of species. In this review we discuss the application of SDMs in predicting the impacts of climate change on biodiversity with special reference to the species‐rich South West Australian Floristic Region and South African Cape Floristic Region. We discuss the advantages and challenges in applying SDMs in biodiverse regions with high levels of endemicity, and how a similar biogeographical history in both regions may assist us in understanding their vulnerability to climate change. We suggest how the process of predicting the impacts of climate change on biodiversity with SDMs can be improved and emphasize the role of field monitoring and experiments in validating the predictions of SDMs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découle