Mapping human pressures on biodiversity across the planet uncovers anthropogenic threat complexes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change and other anthropogenic drivers of biodiversity change are unequally distributed across the world. Overlap in the distributions of different drivers have important implications for biodiversity change attribution and the potential for interactive effects. However, the spatial relationships among different drivers and whether they differ between the terrestrial and marine realm has yet to be examined. We compiled global gridded datasets on climate change, land‐use, resource exploitation, pollution, alien species potential and human population density. We used multivariate statistics to examine the spatial relationships among the drivers and to characterize the typical combinations of drivers experienced by different regions of the world. We found stronger positive correlations among drivers in the terrestrial than in the marine realm, leading to areas with high intensities of multiple drivers on land. Climate change tended to be negatively correlated with other drivers in the terrestrial realm (e.g. in the tundra and boreal forest with high climate change but low human use and pollution), whereas the opposite was true in the marine realm (e.g. in the Indo‐Pacific with high climate change and high fishing). We show that different regions of the world can be defined by Anthropogenic Threat Complexes (ATCs), distinguished by different sets of drivers with varying intensities. We identify 11 ATCs that can be used to test hypotheses about patterns of biodiversity and ecosystem change, especially about the joint effects of multiple drivers. Our global analysis highlights the broad conservation priorities needed to mitigate the impacts of anthropogenic change, with different priorities emerging on land and in the ocean, and in different parts of the world.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».