Predicting the potential distribution of the endemic seabird <i>Pelecanus thagus</i> in the Humboldt Current Large Marine Ecosystem under different climate change scenarios
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effects of global climate change on species inhabiting marine ecosystems are of growing concern, especially for endemic species that are sensitive due to restricted distribution. One method employed for determining the effects of climate change on the distribution of these organisms is species distribution modeling. METHODS: ). Based on maximum entropy modeling (MaxEnt), we identified the environmental factors that currently affect its geographic distribution and breeding. Then we predicted its future distribution range under two climate change scenarios: moderate (rcp 2.6) and severe (rcp 8.5). RESULTS: The mean daytime temperature range and marine primary productivity explain the current potential distribution and breeding of the pelican. Under the future climate change scenarios, the spatial distribution of the pelican is predicted to slightly change. While the breeding distribution of the pelican can benefit in the moderate scenario, it is predicted to decrease (near -20 %) in the severe scenario. DISCUSSION: The current potential geographic distribution of the pelican is influenced to a large extent by thermal conditions and primary productivity. Under the moderate scenario, a slight increase in pelican breeding distribution is predicted. This increase in habitable area is explained by the climatic conditions in southern Chile, and those climatic conditions will likely be similar to the current conditions of the central coast of Chile. We predict that the coasts of southern Chile will constitute an important refuge for the conservation of the Peruvian pelican under future climate change scenarios.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».