Modelling the current and future distribution of <i>Caesalpinia bonduc</i> (L.) Roxb: Its implication for future conservation of the species in the Southern Benin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Caesalpinia bonduc (L.) Roxb, the most commercialised medicinal species in Southern Benin, is reported to be extinct in the wild due to anthropogenic pressures on its natural habitats. Remaining individuals can only be found in traditional agroforestry systems and home gardens. It is therefore important to understand how spatio‐temporal distribution of the species could be impacted by changing environmental conditions and propose strategies to be used for its conservation. Maximum Entropy (MaxEnt) modelling technique was used for modelling the current and future distribution of the species using present‐day combined with two future forecast scenarios (Representative Concentration Pathways‐RCP): low‐RCP4.5 and high‐RCP8.5 emission scenarios. Environmental and demographic factors have impacted the distribution of the species. Rainfall driest quarter (44.5%), population density (30.4%), rainfall driest month (14.7%), potential evapotranspiration (6.5%) and number of dry months (4%) mostly contributed to the model. High suitable areas of the species will increase about (2.28%) and (0.06%) with the RCP8.5 and RCP4.5, respectively, at horizon 2055. In contrast, less suitable areas will decrease about 3.11% (RCP4.5) and 1.71% (RCP8.5). In‐situ conservation strategy is suggested to restore the species in the wild taking into account suitable areas for its growth, development and reproduction. Circa‐situ conservation should be promoted in agroforestry systems and home gardens for sustainable use of the species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».