Correlates of extinction risk in squamate reptiles: the relative importance of biology, geography, threat and range size
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Evaluating the relative roles of biological traits and environmental factors that predispose species to an elevated risk of extinction is of fundamental importance to macroecology. Identifying species that possess extinction‐promoting traits allows targeted conservation action before precipitous declines occur. Such analyses have been carried out for several vertebrate groups, with the notable exception of reptiles. We identify traits correlating with high extinction risk in squamate reptiles, assess whether these differ with geography, taxonomy and threats, and make recommendations for future Red List assessments. Location Global. Methods We collected data on biological traits and environmental factors for a representative sample of 1139 species of squamate reptiles. We used phylogenetically controlled regression models to identify general correlates of extinction risk, threat‐specific correlates of risk and realm‐specific correlates of risk. We also assessed the relative importance of range size versus other factors through multiplicative bivariate models, partial regressions and variance partitioning. Results Range size was the most important predictor of extinction risk, reflecting the high frequency of reptiles assessed under range‐based IUCN criteria. Habitat specialists occupying accessible ranges were at a greater risk of extinction: although these factors never contributed more than 10% to the variance in extinction risk, they showed significant interactions with range size. The predictive power of our global models ranged from 23% to 29%. The general overall pattern remained the same among geographical, taxonomic and threat‐specific data subsets. Main conclusions Proactive conservation requires shortcuts to identify species at high risk of extinction. Regardless of location, squamate reptiles that are range‐restricted habitat specialists living in areas highly accessible to humans are likely to become extinct first. Prioritizing species that exhibit such traits could forestall extinction. Integration of data sources on human pressures, such as accessibility of species ranges, may aid robust and time‐efficient assessments of species extinction risk.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».