A conservation assessment of Canada's boreal forest incorporating alternate climate change scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecologically based strategies for climate change adaptation can be constructively integrated into a terrestrial conservation assessment for Canada's boreal forest, one of Earth's largest remaining wilderness areas. Identifying solutions that minimize variability in projected vegetation productivity may represent a less risky conservation investment by reducing the amount of anticipated environmental change. In this study, we assessed hypothetical protected area networks designed for future vegetation variability under a range of different climate conditions to provide relevant recommendations of conservation requirements that support ongoing boreal conservation and land‐use planning. We constructed a boreal conservation assessment using both a conventional (Marxan) and a new probabilistic site‐selection approach (Marxan with probability) with projected 2080 vegetation variability probability ( VVP ) for least change (B1), business as usual (A1B) and most extreme change (A2) climate scenarios. We then assessed (1) reserve network performance (cost and area), (2) high conservation priority areas and (3) the influence and implications of VVP on reserve networks. We found that including VVP dramatically increased the relative cost and total area of reserve networks. Many low‐cost sites with high VVP values were given higher conservation priority over fewer sites with low VVP values. Reserve networks designed for A1B and A2 climate scenarios contained more sites with very high VVP values. The ratio of sites with high and very high VVP values changes dramatically for reserve networks designed for current and least change (B1) climate scenarios when under more severe A1B and A2 conditions. We conclude that introducing additional complexity and realism into national or boreal‐wide conservation assessments, that include, for example, elements of climate change, will increase the total area and cost of a reserve network. Moreover, reserve networks designed for current or least change (B1) climate scenarios will likely not achieve conservation targets when faced with more severe conditions, and will require additional sites. The adaptive strategies presented are well suited for a boreal conservation assessment and may improve long‐term effectiveness of biodiversity conservation objectives.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».