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Enregistrement W4402437684 · doi:10.1016/j.gecco.2024.e03198

Diversity pattern of Symplocos tree species in China under climate change scenarios: Toward conservation planning

2024· article· en· W4402437684 sur OpenAlexaff
Mohammed A. Dakhil, Lin Zhang, Reham F. El‐Barougy, Heba Bedair, Zhanqing Hao, Zuoqiang Yuan, Yi Feng, Marwa Waseem A. Halmy

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Conservation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Science Basic Research Program of Shaanxi ProvinceKey Research and Development Projects of Shaanxi ProvinceFundamental Research Funds for the Central UniversitiesWest Light Foundation of the Chinese Academy of SciencesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésClimate changeChinaGeographyDiversity (politics)EcologyTree (set theory)AgroforestryNature ConservationEnvironmental resource managementBiologyEnvironmental sciencePolitical scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symplocos, a genus rich in endemic and keystone species in China's subtropical forests, plays a vital role in maintaining biodiversity. Climate change impacts on Symplocos trees affect ecosystem composition, dynamics, and functions. This study delves into the potential ramifications of climate change on the distribution and richness of Symplocos species across China under different climatic conditions. A comprehensive analysis was conducted using occurrence records of 29 species of Symplocos , focusing on habitat suitability modeling and spatial analysis, to demonstrate the possible effects of climate change on the distribution and diversity patterns of Symplocos species in China. Environmental data, including bioclimatic variables, were collected, and the future climate scenarios were projected using the combined average of the two global climate models. Four modeling algorithms were applied in an ensemble species distribution models to assess the distribution of Symplocos species and decipher the pattern of species richness and endemism. The results indicate high accuracy and performance of the models with a mean AUC of 0.94 and TSS of 0.77, particularly the random forest. The analysis identified key bioclimatic variables influencing Symplocos species distribution, with precipitation patterns (precipitation of driest month and precipitation of warmest quarter) and temperature variability (temperature mean diurnal range) playing significant roles. Predictions suggest a reduction in Symplocos species richness over the next six decades, particularly in southern and southwestern China, with potential gains in other regions. Overall, this study highlights the vulnerability of Symplocos species to climate change and underscores the importance of proactive conservation efforts and forest plantations to mitigate future loss in Symplocos species diversity .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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