Reducing uncertainty in climate change responses of inland fishes: A decision‐path approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change will continue to be an important consideration for conservation practitioners. However, uncertainty in identifying appropriate management strategies, particularly for understudied species and regions, constrains the implementation of science‐based solutions and adaptation strategies. Here, we share a decision‐path approach to reduce uncertainty in climate change responses of inland fishes to inform conservation and adaptation planning. With the Fish and Climate Change database (FiCli), a comprehensive, online, public database of peer‐reviewed literature on documented and projected climate impacts to inland fishes, users can identify relevant studies and associated management recommendations via geographic regions, response types (i.e., fish assemblage dynamics, demographic, distributional, evolutionary, phenological), fish taxa, and traits (e.g., thermal guilds, feeding type, parental care, habitat type) and use a suite of summary tools to make more informed decisions. For both data‐rich and data‐poor scenarios, we demonstrate that this approach can reduce uncertainty in understanding climate change responses. Using thermal sensitivity as an example, we also establish the utility of FiCli database to address other user‐defined, management‐relevant questions via supplementary analyses. This decision‐path approach can be applied to rapid assessments, management decisions, and policy development and may serve as a model for other conservation decision‐making processes.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle