A framework for prioritizing areas for conservation in tropical montane cloud forests
Notice bibliographique
Résumé
Tropical cloud forests are under severe distress, as deforestation leads to forest fragmentation and degradation. This represents a severe threat to small-ranged, forest-dependent species, as they are at risk of losing habitat and connectivity between populations. These detrimental effects are aggravated by upslope range shifts caused by climate change, as further habitat loss is expected. To mitigate these threats, the preservation of habitat and connectivity becomes necessary. Here, we present a novel framework for identifying future key areas offering high-quality habitat and connectivity. The framework combines data on the composition of forests, their configuration in the landscape, as well as dispersal abilities and altitudinal range for several focal species. Importantly, the framework integrates projections of future range shifts. Thus, it prioritizes a network of areas with high-conservation value robust to climate change. We applied the framework to the cloud forest in Ecuador, using two endemic bird species to identify areas for mitigating the adverse effects of climate change. Our approach allows targeting reforestation measures effectively to areas of high-conservation value. The framework presented here can be applied to different ecosystems and geographical locations, and therefore contribute to making informed decisions about the implementation of robust conservation measures.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».