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Enregistrement W4295592004 · doi:10.3390/d14090750

Siberian Ibex Capra sibirica Respond to Climate Change by Shifting to Higher Latitudes in Eastern Pamir

2022· article· en· W4295592004 sur OpenAlexaff
Muyang Wang, Baolin Zhang, Kathreen E. Ruckstuhl, António Alves da Silva, Weikang Yang, Joana Alves

Notice bibliographique

RevueDiversity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaMinistério da Ciência, Tecnologia e Ensino SuperiorChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésClimate changeHabitatThreatened speciesEndangered speciesUngulateGeographyEcologyBiodiversityHabitat destructionClimate change scenarioPhysical geographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change has led to shifts in species distribution and become a crucial factor in the extinction of species. Increasing average temperatures, temperature extremes, and unpredictable weather events have all become a part of a perfect storm that is threatening ecosystems. Higher altitude habitats are disproportionately affected by climate change, and habitats for already threatened specialist species are shrinking. The Siberian ibex, Capra sibirica, is distributed across Central Asia and Southern Siberia and is the dominant ungulate in the Pamir plateau. To understand how climate change could affect the habitat of Siberian ibex in the Taxkorgan Nature Reserve (TNR), an ensemble species distribution model was built using 109 occurrence points from a four-year field survey. Fifteen environmental variables were used to simulate suitable habitat distribution under different climate change scenarios. Our results demonstrated that a stable, suitable habitat for Siberian ibex was mostly distributed in the northwest and northeast of the TNR. We found that climate change will further reduce the area of suitable habitat for this species. In the scenarios of RCP2.6 to 2070 and RCP8.5 to 2050, habitat loss would exceed 30%. In addition, suitable habitats for Siberian ibex will shift to higher latitudes under climate change. As a result, timely prediction of the distribution of endangered animals is conducive to the conservation of the biodiversity of mountain ecosystems, particularly in arid areas.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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