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Enregistrement W4399202145 · doi:10.1371/journal.pone.0304756

Mapping climate adaptation corridors for biodiversity—A regional-scale case study in Central America

2024· article· en· W4399202145 sur OpenAlexfundno aff
Ian M. McCullough, Christopher Beirne, Carolina Soto-Navarro, Andrew Whitworth

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBobolink FoundationInternational Conservation Fund of CanadaBAND foundationGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésBiodiversityAdaptation (eye)GeographyScale (ratio)Environmental resource managementClimate change adaptationClimate changeEcologyRegional scienceEnvironmental planningEnvironmental scienceBiologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate adaptation corridors are widely recognized as important for promoting biodiversity resilience under climate change. Central America is part of the Mesoamerican biodiversity hotspot, but there have been no regional-scale analyses of potential climate adaptation corridors in Central America. We identified 2375 potential corridors throughout Central America that link lowland protected areas (≤ 500 m) with intact, high-elevation forests (≥ 1500 m) that represent potential climate change refugia. Whereas we found potential corridors in all Central American countries, potential corridors in Panama, Belize, and Honduras were most protected (medians = 64%, 49%, and 47%, respectively) and potential corridors in El Salvador were least protected (median = 10%). We also developed a corridor priority index based on the ecological characteristics and protected status of potential corridors and their associated start and end points. Compared to low- and medium-priority corridors, high-priority corridors (n = 160; top 7% of all corridors) were generally more protected, forested, and distributed across wider elevational gradients and more Key Biodiversity Areas, but also generally linked larger lowland protected areas to target areas that were larger, more protected, and spanned wider elevational gradients. For example, based on median values, high-priority corridors were 9% more protected and overlapped with 2-3 more Key Biodiversity Areas than low- and medium-priority corridors. Although high-elevation targets spanned considerably wider elevational gradients than lowland protected areas (medians = 695 vs. 142 m, respectively) and thus may be more likely to support refugia, they were considerably smaller than lowland protected areas (medians = 11 vs. 50 km2 respectively) and mostly unprotected (median = 4% protection). This initial, regional assessment can help prioritize locations for finer-scale research, conservation, and restoration activities in support of climate adaptation corridors throughout Central America and highlights the need for greater conservation of potential high-elevation refugia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,141 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
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