Predicting range shifts of African apes under global change scenarios
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Modelling African great ape distribution has until now focused on current or past conditions, whilst future scenarios remain scarcely explored. Using an ensemble forecasting approach, we predicted changes in taxon-specific distribution under future scenarios of climate, land-use and human population changes. Location Sub-Saharan Africa Methods We compiled occurrence data on African ape populations from the IUCN A.P.E.S. database and extracted relevant human-, climate- and habitat-related predictors representing current and future (2050) conditions to predict taxon-specific distribution under a best- and a worst-case scenario, using ensemble forecasting. Given the large effect on model predictions, we further tested algorithm sensitivity by considering default and non-default modelling options. The latter included interactions between predictors and polynomial terms in correlative algorithms. Results The future distributions of gorilla and bonobo populations are likely to be directly determined by climate-related variables. In contrast, future chimpanzee distribution is influenced mostly by anthropogenic variables. Both our modelling approaches produced similar model accuracy, although a slight difference in the magnitude of range change was found for Gorilla beringei beringei, G. gorilla diehli , and Pan troglodytes schweinfurthii . On average, a decline of 50% of the geographic range ( non-default ; or 55% default ) is expected under the best scenario if no dispersal occurs (57% non-default or 58% default in worst scenario). However, new areas of suitable habitat are predicted to become available for most taxa if dispersal occurs (81% or 103% best, 93% or 91% worst, non-default and default , respectively), except for G. b. beringei . Main Conclusions Despite the uncertainty in predicting the precise proportion of suitable habitat by 2050, both modelling approaches predict large range losses for all African apes. Thus, conservation planners urgently need to integrate land-use planning and simultaneously support conservation and climate change mitigation measures at all decision-making levels both in range countries and abroad.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».