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Enregistrement W4405905062 · doi:10.1016/j.gecco.2024.e03390

Spatiotemporal range dynamics and conservation optimization for endangered medicinal plants in the Himalaya

2024· article· en· W4405905062 sur OpenAlexfundno aff
F Liu, Winnie Wanjiku Mambo, Jie Liu, Guang‐Fu Zhu, Raees Khan, Abdullah Abdullah, Shujaul Mulk Khan, Lu Lu

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Conservation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Yunnan ProvinceChina Scholarship CouncilKunming Medical UniversityChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of TorontoPakistan Science Foundation
Mots-clésEndangered speciesRange (aeronautics)GeographyAgroforestryEcologyBiologyHabitatEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global climate change threatens the spatiotemporal distribution and resilience of species, especially those in mountainous regions. The Himalaya, a global biodiversity hotspot, harbors one of the richest medicinal plant communities, which are economically significant and contribute to human well-being through their health benefits. However, our understanding of species distribution across space and time under climate change scenarios, as well as effective conservation planning for these medicinal plants in the Himalaya, remains limited. In this study, we used the biomod2 ensemble model to predict the potential habitats of ten medicinal species using 497 occurrence points and 26 environmental variables under the past, present, and two future scenarios (2090; SSP126 and SSP585). We analyzed the spatiotemporal range dynamics of the ten species, performed their threat assessment using the redlistr R package, and developed a systematic conservation plan using Zonation 4.0 software. Our results showed that the habitat of most medicinal plants in the Himalaya have expanded their habitat range from the Last Glacial Maximum to the present, with a substantial contraction projected in both future scenarios. Six species migrated northwards towards high elevation, while four species migrated southwards. Threat assessment results indicated that all the species are endangered. Our conservation planning analysis revealed that northern parts of Pakistan such as Swat, Shangla, Hazara division, Jammu, and Kashmir are the core conservation areas for these ten species. We propose establishing additional protected areas in the Himalaya particularly in the western Himalaya for better management and conservation of endangered medicinal plants. • Western Himalaya are the priority areas for medicinal plants conservation. • Medicinal plants in the Himalaya will shift to higher elevation due to climate change in the future. • Declines in the distribution ranges will threaten the survival of medicinal plants. • Critically endangered plants have a high risk of extinction during the upward shift.

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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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