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Enregistrement W2166013041 · doi:10.1111/j.1472-4642.2012.00945.x

Conservation planning under climate change: accounting for adaptive potential and migration capacity in species distribution models

2012· article· en· W2166013041 sur OpenAlexafffundabout
Andreas Hamann, Sally N. Aitken

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésClimate changeSpecies distributionHabitatRange (aeronautics)Adaptive capacityEcologyTaigaOccupancyUnderpinningAdaptation (eye)Environmental resource managementBorealGeographyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim A number of assumptions underpinning the use of species distribution models to predict biological responses to climate change are violated for temperate and boreal tree species that are widespread, long‐lived and genetically adapted to local climate conditions. To address this situation, we propose a methodology to account for the potential effects of genetic structure, adaptive potential and limited migration capacity. Location British Columbia, Canada. Methods Similar to the widely used ‘no migration’ and ‘unlimited migration’ scenarios, we employ more refined biological response scenarios to evaluate the potential effects of genetic adaptation to local environments and the capacity of species to adapt and migrate. These scenarios are realized by two sets of geographic delineations that partition the species range into multiple populations and that subdivide the study area into smaller landscape units. Results In a case study for British Columbia, we demonstrate how the approach can be used to evaluate the adequacy of a reserve system of 906 protected areas to ensure long‐term maintenance of forest genetic resources for 48 tree species. We find that between 35% and 85% of locally adapted populations in protected areas are maintained under a median climate change scenario until the end of the century. A sensitivity analysis shows that assumptions about migration and adaptation capacity of species have a major effect on the projected conservation status. Main conclusions We propose that the results of species distribution models have practical value for conservation planning if the focus is on maintenance rather than loss of suitable habitat. Accounting for genetic structure, adaptive potential and migration capacity through best‐case and worst‐case scenarios provide important information to effectively allocate limited resources available for conservation action.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,103 · 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

Citations73
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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