Climate change vulnerability assessment of species
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Assessing species' vulnerability to climate change is a prerequisite for developing effective strategies to conserve them. The last three decades have seen exponential growth in the number of studies evaluating how, how much, why, when, and where species will be impacted by climate change. We provide an overview of the rapidly developing field of climate change vulnerability assessment (CCVA) and describe key concepts, terms, steps and considerations. We stress the importance of identifying the full range of pressures, impacts and their associated mechanisms that species face and using this as a basis for selecting the appropriate assessment approaches for quantifying vulnerability. We outline four CCVA assessment approaches, namely trait‐based, correlative, mechanistic and combined approaches and discuss their use. Since any assessment can deliver unreliable or even misleading results when incorrect data and parameters are applied, we discuss finding, selecting, and applying input data and provide examples of open‐access resources. Because rare, small‐range, and declining‐range species are often of particular conservation concern while also posing significant challenges for CCVA, we describe alternative ways to assess them. We also describe how CCVAs can be used to inform IUCN Red List assessments of extinction risk. Finally, we suggest future directions in this field and propose areas where research efforts may be particularly valuable. This article is categorized under: Climate, Ecology, and Conservation > Extinction Risk
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,126 | 0,005 |
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 découle