Winners and losers in a changing climate: how will protected areas conserve red list species under climate change?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim A fundamental challenge to protected area‐based conservation is that protected areas are typically established under assumptions of environmental stationarity. With a rapidly changing climate, this assumption of stationarity is violated, and climate change could push some species beyond the bounds of currently protected areas. Here, we evaluate the efficacy of protected areas in conserving threatened plant biodiversity under future climate projections. Location South Africa. Methods We use ensemble species distribution modelling to map the projected distribution of South Africa's ~1200 threatened endemic plant species under present‐day and projected climate scenarios for 2050. We quantify the performance of the existing protected area network by examining changes in the relative proportion of species’ projected geographic extents within protected areas. We then examine whether current IUCN Red List status is a good predictor of climate ‘winners’ and 'losers.' Results We find that 56%–66% of species may have a greater proportion of their projected range extent falling within protected areas in 2050 under climate scenarios of mitigated and upsurge greenhouse gas emissions (Representative Concertation Pathways 4.5 and 8.5). However, this increase in the proportion of range protected is frequently associated with range contraction outside of protected areas. We also show that current threat intensity is not a good indicator of which species will lose versus gain increased protection. Main conclusions Our results suggest that the existing reserve network is surprisingly robust to projected range shifts; however, we also identify regions where species protection needs to be improved. In addition, we suggest that there is an urgent need to better incorporate future climate threats into the assessment of species extinction risks.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».