Climate change induces habitat shifts and overlaps among carnivores in an arid and semi-arid ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Distribution range shift is inevitable for many species as climate change continues to shape and alter their habitat. Predicting where these shifts occur can help us know what to anticipate and thus design better programs and strategies for species management. Due to projected extreme climate change in many arid and semi-arid ecosystems, we hypothesized that many species adapted to these systems would experience considerable spatial shifts. To test our hypothesis, we modelled current and future habitats under different climate scenarios for three iconic carnivores (grey wolf, golden jackal, and striped hyaena) in central of Iran and calculated their spatial overlaps. Our models predict that although each species responds differently to environmental changes, their habitats are heavily influenced by climatic variables, water resources, and roads. Our models also suggest that the high-quality habitats of grey wolves and striped hyaenas will probably expand, while for golden jackals, it will decrease. Significant spatial overlap of highly suitable habitat will exist among the species, particularly between the golden jackal and the striped hyaena. The overlapped highly suitable areas for all species cover between 9% to 10% of the whole region at present and in the future. Because of the spatial overlap and decrease in rainfall in the future, the three carnivores may face competition due to climate change. Our findings are crucial for establishing conservation areas that will conserve carnivore species in the future.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».