A guide to conserve amphibian species in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Globally, amphibians are one of the most threatened vertebrate groups and are hypersensitive to human-imposed habitat changes. Here we explore ways to conserve amphibians in two of the least-known biodiversity hotspots on earth, the Caucasus and Irano–Anatolian regions. We used two techniques: (ⅰ) combining species richness, endemism, and endangerness indices and (ⅱ) a species distribution model (SDM) to identify high-priority areas for Iran’s seven endemic and/or threatened amphibian species. The identified amphibian high-priority areas were then targeted to assess the levels of protection granted by the network of conservation areas (CAs) in Iran. We also computed the species-specific extent of occurrence (EOO) and the area of occupancy (AOO) to detect conservation gaps for the targeted species. Our results indicate that amphibian high-priority areas in Iran are mostly distributed across the Hyrcanian forest in the north and Zagros Mountains in the west. The gap analysis revealed that based on the most optimistic metric, 40% of amphibian hotspots are covered by CAs in Iran. However, the species-specific gap analysis showed that Iran’s CAs perform poorly at representing the EOO of all of the endemic and/or threatened amphibian species. These results suggest that expansion of CAs in Iran is essential for amphibian conservation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,045 |
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 ».