Assessing biodiversity hotspots below the species-level in Canada using designatable units
Notice bibliographique
Résumé
The biodiversity hotspot approach is commonly used to identify key regions of conservation priority based on species richness and uniqueness. Like other countries, Canada uses below species-level conservation units, called Designatable Units (DUs), for assessing extinction risk on a case-by-case basis. Researchers have yet to investigate conservation unit hotspots below the species level, despite the potential benefits to optimize the impact of conservation strategies. Across taxa, we: (i) identified at-risk DU hotspots, eco-geographic regions in Canada with a disproportionate number of at-risk DUs relative to species richness; and (ii) compared at-risk DU hotspots using two sets of eco-geographic maps adopted by the Committee on the Status of Endangered Wildlife in Canada (COSEWIC). DU richness counts were based on COSEWIC assessed species and hence biased towards at-risk DUs; species richness values were obtained from the International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List. At-risk DU hotspots were consistently found in the Pacific and Great Lakes regions. A positive correlation was observed between at-risk DUs and species richness using both eco-geographic maps, but important regional nuances were also detected, i.e., hotspots were not always found in regions of high species richness. Moreover, there were 3.45 at-risk DUs for every at-risk species across all taxa, providing greater resolution for refining conservation prioritization across regions. For Canada, the at-risk DU hotspot approach permits the identification of regions with a high number of at-risk DUs relative to species richness, enabling the targeting of multiple DUs and taxa in one management plan. More generally, these results emphasize the importance of incorporating below species-level metrics into conservation decisions to better account for different components of biodiversity and extinction risk.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».