Changing variability is an overlooked aspect of protected area planning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protected areas are widely used management tools designed to support the long-term conservation of biodiversity. The effectiveness of protected areas is being challenged by human-induced climate change, however, which is causing three broad shifts away from the current distribution of climate trends: a change in mean conditions, a change in the variance around the mean, and/or a change in symmetry. Though changes in average conditions are certainly important, the second behaviour, a change in variance, brings a unique set of challenges that species must respond to. As conditions become more variable, phenological events become less predictable, extreme weather events become more frequent, food security and ecosystem stability are compromised, and extinction risk increases. It therefore stands to reason that changes in the variance of local conditions should be a core consideration when designing protected areas. Here, we reviewed the literature to determine the extent to which changes in variance are being incorporated into protected area planning. Worryingly, we found that fewer than a quarter of the 100 studies we surveyed formally considered how climate change might change mean conditions, and only four considered climate change-induced changes in the variance around the mean. Our evaluation reveals an alarming gap in protected area research. The majority of researchers continue to make recommendations for protected areas without acknowledging that the area(s) they are recommending for protection may have markedly different conditions in the future. Whether variability is considered or not, stochastic events represent a serious threat to the persistence of species and complex ecosystems. Effective conservation requires actively considering how the stability of conditions within protected areas will be impacted by future climate change. As global climate patterns tend towards increasing unpredictability, protecting less variable habitat should be a priority to ensure local populations are not exposed to elevated extinction risk.
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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 | 0,015 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».