A climate-smart spatial planning framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 1. Climate change is already having profound effects on biodiversity, but climate change adaptation has yet to be fully incorporated into area-based management tools used to conserve biodiversity, such as protected areas. One main obstacle to its inclusion is the lack of consensus regarding how impacts of climate change can be included in spatial conservation plans.2. We propose a climate-smart framework that prioritizes the protection of climate refugia—areas of low climate exposure and high biodiversity retention—identified using climate metrics. We explore four aspects of climate-smart spatial planning in the proposed framework: i) climate model ensembles; ii) multiple emission scenarios; iii) climate metrics; and iv) approaches to identifying climate refugia. We illustrate this framework in the Western Pacific Ocean, but it is equally applicable to terrestrial systems.3. All aspects of climate-smart spatial planning considered affected the configuration of spatial plans. The choice of climate metrics and approaches to identifying refugia result in large differences in climate-smart spatial plans, whereas the choice of climate models and emission scenarios have smaller effects. As configuration of spatial plans depended on climate metrics used, a spatial plan based on a single measure of climate change (e.g., warming) will not necessarily be robust against other measures of climate change (e.g., ocean acidification). We recommend including climate metrics most relevant for the biodiversity considered. To include the uncertainty associated with different climate futures, we recommend using multiple climate models (i.e., an ensemble) and emission scenarios. Finally, we show that the approaches we used to identify climate refugia come with trade-offs between the degree to which they are climate-smart and their efficiency in meeting conservation targets. Hence, the choice of approach will depend on the relative value stakeholders place on climate change adaptation.4. By using this framework, protected areas can be designed with improved longevity and thus safeguard biodiversity against current and future climate change. We hope that the proposed climate-smart framework helps transition conservation planning towards climate-smart approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».