Predicting Potential Habitat of a Plant Species with Small Populations under Climate Change: Ostryarehderiana
Notice bibliographique
Résumé
Ostrya rehderiana is a famous plant species with extremely small populations. With ongoing global climate change, the extremely small populations would face more uncertainties and risks, including the loss of genetic diversity and extirpation. Thus, assessing the impact of climate change on suitable habitat of O. rehderiana is particularly important for its conservation and restoration. Here, we built niche models with climate variables and soil and human footprint variables. Furthermore, new methods were applied to avoid confounding effects between climate and soil and human footprint variables to simulate the potential habitats of O. rehderiana in current and future climates. We found that the Hargreaves climatic moisture deficit, degree-days below 0 °C, chilling degree-days, and the temperature difference between mean warmest month temperature and mean coldest month temperature, or continentality, were the most important climate factors. The topsoil USDA texture classification, topsoil cation exchange capacity of (clay), and topsoil sodicity (ESP) were the key soil factors determining the suitable distribution of O. rehderiana. Compared with soil factors, human footprint has less influence on the suitable distribution of O. rehderiana. The niche range of this species was projected to expand and shift to north in the Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 scenario for the 2050s. Our study results could be referenced in further extremely small populations ecological restoration studies and provide the scientific strategies for the conservation and restoration of O. rehderiana.
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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) | 0,022 | 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 ».