Mountains host significantly more data deficient and threatened bat species than lowlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mountains harbour one third of the world’s biodiversity and much of it is under increasing anthropogenic pressure. Yet, global assessments of the occurrence, and threat status of most mountain taxa, especially elusive ones are lacking, thereby hindering conservation and research prioritisation. In this study, we synthesise the distribution and conservation status of bats, a species rich taxon on mountains. By using data on geographical and elevational distribution ranges from the International Union for Conservation of Nature (IUCN), we examined bat species richness on mountains, species that predominantly occur in mountains (‘mountain dwelling species’), and those restricted to upper montane and alpine regions within mountains (‘highland dwelling species’). We also used published trait datasets to investigate the traits that are associated with mountain dwelling in bats. Globally, we identified 148 mountain dwelling and 46 highland dwelling bat species. Bat diversity is highest in the Northern Andes and Guiana Highlands. The mountain dwelling nature of bat species was found to be significantly associated with biogeographic realm. Importantly, our results show that mountain dwelling species are proportionately more data deficient than species that predominantly occur in lowlands. Additionally, highland dwelling species are proportionately more threatened than lowland species. Our results highlight a significant dearth of knowledge on mountain dwelling bat species. We conclude that more research is needed for bats specialised on mountain ecosystems. Our results draw attention towards improving the knowledge and protection of bat species that occur predominantly at high elevations across the world.
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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) | 0,000 | 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 ».