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Enregistrement W4282978073 · doi:10.1073/pnas.2026733119

High exposure of global tree diversity to human pressure

2022· article· en· W4282978073 sur OpenAlexaff
Wen‐Yong Guo, Josep M. Serra‐Diaz, Franziska Schrodt, Wolf L. Eiserhardt, Brian Maitner, Cory Merow, Cyrille Violle, Madhur Anand, Michaël Belluau, Hans Henrik Bruun, Chaeho Byun, Jane A. Catford, Bruno Enrico Leone Cerabolini, Eduardo Chacón‐Madrigal, Daniela Ciccarelli, J. Hans C. Cornelissen, Anh Tuan Dang‐Le, Ángel de Frutos, Arildo S. Dias, Aelton Biasi Giroldo, Kun Guo, Álvaro G. Gutiérrez, Wesley Hattingh, Tianhua He, Peter Hietz, Nate Hough‐Snee, Steven Jansen, Jens Kattge, Tamir Klein, Benjamín Komac, Nathan J. B. Kraft, K. Krämer, Sandra Lavorel, Christopher H. Lusk, Adam R. Martin, Maurizio Mencuccini, Sean T. Michaletz, Vanessa Minden, Akira Mori, Ülo Niinemets, Yusuke Onoda, Josep Peñuelas, Valério D. Pillar, Jan Písek, Bjorn J. M. Robroek, Brandon S. Schamp, Martijn Slot, Ênio Sosinski, Nadejda A. Soudzilovskaia, Nelson Thiffault, Peter M. van Bodegom, Fons van der Plas, Ian J. Wright, Wubing Xu, Jingming Zheng, Brian J. Enquist, Jens‐Christian Svenning

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversity of GuelphUniversity of British ColumbiaThe Scarborough HospitalAlgoma UniversityUniversity of TorontoUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoDivision of Emerging FrontiersUniversity of California, Santa BarbaraNatur og Univers, Det Frie ForskningsrådNational Research Foundation of KoreaAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoEesti TeadusagentuurNational Research FoundationVillum FondenGlobal Environment FacilityDivision of Biological InfrastructureNational Science Foundation
Mots-clésBiodiversityRange (aeronautics)Tree (set theory)Global biodiversitySpecies diversityGeographyPhylogenetic diversityEcosystem servicesEcosystemPrioritizationEcologyEnvironmental resource managementAgroforestryBiologyPhylogenetic treeEnvironmental scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Safeguarding Earth's tree diversity is a conservation priority due to the importance of trees for biodiversity and ecosystem functions and services such as carbon sequestration. Here, we improve the foundation for effective conservation of global tree diversity by analyzing a recently developed database of tree species covering 46,752 species. We quantify range protection and anthropogenic pressures for each species and develop conservation priorities across taxonomic, phylogenetic, and functional diversity dimensions. We also assess the effectiveness of several influential proposed conservation prioritization frameworks to protect the top 17% and top 50% of tree priority areas. We find that an average of 50.2% of a tree species' range occurs in 110-km grid cells without any protected areas (PAs), with 6,377 small-range tree species fully unprotected, and that 83% of tree species experience nonnegligible human pressure across their range on average. Protecting high-priority areas for the top 17% and 50% priority thresholds would increase the average protected proportion of each tree species' range to 65.5% and 82.6%, respectively, leaving many fewer species (2,151 and 2,010) completely unprotected. The priority areas identified for trees match well to the Global 200 Ecoregions framework, revealing that priority areas for trees would in large part also optimize protection for terrestrial biodiversity overall. Based on range estimates for >46,000 tree species, our findings show that a large proportion of tree species receive limited protection by current PAs and are under substantial human pressure. Improved protection of biodiversity overall would also strongly benefit global tree diversity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations49
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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