Late 21st‐Century Climate and Land Use Driven Loss of Plant Diversity in African Mountains
Notice bibliographique
Résumé
With the 1.5°C-5°C increase in global temperature projected for this century, many plant species are expected to shift their distribution ranges to track their environmental requirements. Across several mountain regions, responses to climate change like upslope shifts may result in accelerated rates of species turnover, species richness increases in upper montane belts, and amplified habitat losses. Yet, evidence of how such processes may influence plant diversity in Africa is still scarce. Here, using a species distribution modeling approach, we quantify and map how different scenarios of climatic and land-use changes may affect plant species ranges in African mountains. Using individually tuned models and dispersal buffers, we compared distribution losses and potential expansion through dispersal across 607 vascular plant species under three shared socioeconomic pathways for the end of the century. Our projections indicate that keeping warming under 2°C until 2100 under a sustainability scenario (SSP1.26), almost half (49.3%) of the species would experience a contraction in suitable areas, compared to 71%-75.6% in case these targets are not met (SSP3.70 and SSP5.85). Among these losses, mean contractions between 19% and 50.4% are predicted depending on the scenario. We project rates of upslope shifts that may be up to three times higher than the global calculated average. Contractions will be higher for species occurring at upper elevations, and trees and shrubs will show lower declines. Our findings align with previously reported trends of upslope shifts of species distributions but suggest that accelerated rates of change may limit the capacity of some species to track their niche based solely on their natural dispersal capacity. This implies that further efforts to improve habitat connectivity, restoration, and assisted migration may be necessary.
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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 | 0,001 |
| 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 ».