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Enregistrement W4408688492 · doi:10.1111/gcb.70122

Incorporating Genetic Diversity to Optimize the Plant Conservation Network in the Third Pole

2025· article· en· W4408688492 sur OpenAlexaff
Moses C. Wambulwa, Guang‐Fu Zhu, Ya‐Huang Luo, Zeng‐Yuan Wu, Jim Provan, Marc W. Cadotte, Alistair S. Jump, Francis N. Wachira, Lian‐Ming Gao, Ting‐Shuang Yi, Jie Cai, Hong Wang, Li D, Jie Liu

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKey Research Program of Frontier Science, Chinese Academy of SciencesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGenetic diversityBiodiversityEcologyRange (aeronautics)Conservation geneticsPopulationBiologyGenetic structureGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Climate change poses a significant threat to the survival of many species. Although protected areas can slow down biodiversity loss, they often lack systematic planning and do not integrate genetic diversity. Genetic diversity is a key prerequisite for species survival and the ability to tolerate new conditions. Using population genetic and distribution data from 96 plant species in the Third Pole (encompassing the Tibetan Plateau and adjacent mountains), we mapped patterns of genetic diversity, projected climate‐driven range dynamics and future genetic erosion, and designed an optimal conservation framework for the region. We identified several patches of high haplotype diversity ( H D ), with a relatively high number of haplotypes in southeastern Third Pole. Regression models revealed that climate and topography have interacted to shape patterns of genetic diversity, with latitude and precipitation being the best predictors for H D of cpDNA and nrDNA, respectively. Ecological niche modeling predicted an approximate 43 km northwestward and 86 m upward shift in suitable habitats under future climate scenarios, likely leading to a significant loss of up to 13.19% and 15.49% of cpDNA and nrDNA genetic diversity, respectively. Alarmingly, 71.20% of the newly identified conservation priority areas fall outside of the existing protected areas and planned National Park Clusters. Therefore, we recommend expanding the network by 2.02 × 10 5 km 2 (5.91%) in the Third Pole, increasing the total conserved area to 1.36 × 10 6 km 2 (39.93%) to effectively preserve the evolutionary potential of plants. This study represents an innovative attempt to incorporate genetic diversity into biodiversity conservation efforts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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