Comparing Suitable Habitat Models to Predict Rare and Endemic Plant Species Distributions: What are the Limits of the Niche of Cola lorougnonis (Malvaceae) in Cote d'Ivoire?
Notice bibliographique
Résumé
<p class="1Body"><em>Cola lorougnonis</em> is an endemic, rare, and treated species. It was recently recorded in Dekpa forest near Agbaou (a village of Divo region, Cote d’Ivoire). In the same forest, 20 other rare and endemic plant species were recorded. Accurate modeling of geographical distributions of these species is crucial to various applications in ecology and biodiversity conservation. The present study analyzed suitable habitat models<strong> </strong>for the 21 species. The main objective was to test geographical predictions for the focused species: <em>Cola lorougnonis</em>. We used Maxent modelling method for predicting potential suitable habitats combining environmental variables and species records. We evaluated Maxent predictions using the area under the receiver-operating characteristic curve (AUC). For each species, the map of distribution was engineered using DIVA-GIS. We compared the suitable habitat areas among species. Principal Canonical Analysis allowed the ordination of species according to environmental variables. AUC values allowed to get 11 species with excellent distribution models, 8 species with good distribution models, and 2 species with predictive models considered as acceptable. <em>Cola lorougnonis</em> (AUC = 0.99) and <em>Drypetes singroboensis</em> (AUC = 0.96) have the same focused area: moist semi-deciduous forest in Cote d’Ivoire. They are more sensitive to changes in rainfall of both warmest and coldest seasons.<strong> </strong>The State of Côte d’Ivoire has to undertake monitoring, assessment and reporting of conservation status facilitation for all habitats where these species could be found within the territory. Additional studies focusing on the investigation areas and niche models onto future conditions of climate could be considered.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».