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Enregistrement W4211016754 · doi:10.1111/ddi.13488

Winners and losers in a changing climate: how will protected areas conserve red list species under climate change?

2022· article· en· W4211016754 sur OpenAlexafffund
Lerato N. Hoveka, Michelle van der Bank, T. Jonathan Davies

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Research Foundation
Mots-clésIUCN Red ListThreatened speciesClimate changeProtected areaRange (aeronautics)BiodiversityGeographyIUCN protected area categoriesEcologySpecies distributionNear-threatened speciesNature reserveGlobal biodiversityEnvironmental resource managementEnvironmental scienceHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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