Sea-Level Rise and Species Conservation in Bangladesh’s Sundarbans Region
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a methodology for identifying high-priority species conservation areas in Bangladesh’s Sundarbans region, an UNESCO World Heritage site, considering both species vulnerability and the likelihood of inundation by future sea-level rise (SLR). Our species vulnerability analysis develops a composite spatial vulnerability indicator based on total species counts, endangered species counts, endemicity, and four measures of extinction risk from the high-resolution range maps and conservation status assessments for 378 terrestrial vertebrate species provided by IUCN Bangladesh, IUCN International and BirdLife International.We extend the analysis by identifying areas where protection will fail if they are inundated by SLR in this century. We project SLR by 2100 at 120 cm, near the upper bound of the current consensus, and develop digital maps of the Sundarbans region that incorporate alternative assumptions about interim subsidence (8 cm, 35 cm) and deposition of alluvial sediment (0 cm, 40 cm). We overlay these maps with our composite species vulnerability map to produce SLR-risk-adjusted maps for priority assessment.While it would be highly desirable to protect all species of Sundarbans, resource scarcity may necessitate focusing protection on the highest-priority areas. Our analysis indicates that the highest-priority conservation status should be assigned to Sundarbans core region that has both high species vulnerability and the lowest likelihood of inundation in this century. We also identify other critical areas in four echelons of descending priority, depending upon their likelihood of inundation by sea-level rise. We hope that our methodology will contribute to cost-effective conservation management in the Sundarbans region.
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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 | 0,000 |
| 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 ».