Spatial distribution and hotspots of mammals in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High-latitude countries often contain the polar range edge of species that are common farther south. The more peripherally a species occurs in a country, the smaller its national range will be and the more its national range will consist of range-edge populations, which are often predicted to be relatively small, isolated, and unproductive. Together, this may focus national conservation efforts toward peripheral species whose global conservation value is controversial. However, if range-edge taxa occur where overall diversity is also high, there would be fewer trade-offs in protecting them. Using 153 of the 158 terrestrial mammal species in Canada, we tested how species’ distributions relate to their national conservation status and total mammal richness. Half of ‘Canadian’ mammals had <20% of their global range in Canada. Range area in Canada was strongly associated with national threat status; mammals considered ‘at-risk’ in Canada had 42% smaller Canadian ranges than mammals considered secure. However, after accounting for range area, being more peripheral (smaller proportion of global range in Canada) did not increase the likelihood that a taxon was considered at-risk. We overlaid the 153 maps to calculate mammal diversity across Canada, divided into 100×100 km grid cells. We found that hotspots of at-risk mammals (cells with >4 at-risk taxa) and hotspots of range-edge mammals (cells with >12 taxa with ≤20% of their range in Canada) were about twice as species rich as non-hotspot cells, containing up to 44% of Canadian mammal diversity per grid-cell. Our results suggest that protecting areas with the most at-risk or range-edge mammals would simultaneously protect habitat for many species currently deemed secure.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».