Investigating Endemic Species Conservation Hotspots Based on Species Distribution Models in Swat Region, Hindu Kush Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
For the effective conservation of plant species, it is imperative to manage habitat loss and fragmentation by establishing a protected area network that comprehensively encompasses their habitat. In this study, we identified the suitable habitats for some endemic plant species in the Swat District, Pakistan, to conduct a thorough analysis of proposed protected areas (hotspot areas). Utilizing data from a recent botanical survey, environmental parameters from World-Clim, and various other sources, we determined the habitat of each species using the MaxEnt species distribution model. The modeled habitat suitability for each species were combined to generate maps illustrating endemic richness (hotspots), as well as to prioritize areas based on conservation value and habitat suitability. Future climate projections spanning from 2000 to 2050 were acquired from the WorldClim database Nineteen bioclimatic variables were assessed, incorporating data from three global climate models: CCSM4, HadGEM2-AO, and MPI-ESM-LR. We modeled seven endemic species from the Swat District and, by combining their maps, found three hotspot areas which show more environmental suitability under future climatic conditions. The future model forecasts a significant decrease in population density by the year 2050. Currently, these species exhibit their highest density along the eastern and southern borders of the valley, particularly in the Karakar, Elum border, Mankial Kalam, and Gabral Kalam areas. The anticipated alterations in density and distribution could have a considerable impact not only on the tree species but also on the associated sub flora.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».