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Enregistrement W4415692889 · doi:10.1186/s12862-025-02446-z

Predicting habitat suitability of Dalbergia latifolia Roxb. (Indian rosewood) using MaxEnt: implications for conservation and sustainable forest management

2025· article· en· W4415692889 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBMC Ecology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndian Council of Forestry Research and EducationTerry Fox Research Institute
Mots-clésIUCN Red ListThreatened speciesOverexploitationHabitatNear-threatened speciesSubtropicsHabitat destructionForest managementTropics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dalbergia latifolia Roxb. (Indian rosewood) is a leguminous tropical hardwood of high ecological and economic value, native to India’s tropical and subtropical forests. Its richly coloured, durable heartwood and acoustic qualities make it a prized timber in domestic and international markets. Ecologically, the species contributes to forest health by stabilising soils, fixing atmospheric nitrogen, and supporting associated biodiversity. However, populations have sharply declined due to illegal logging, unsustainable harvesting, and habitat loss. It is currently classified as Vulnerable on the IUCN Red List (2020, Criteria A1cd), Near Threatened in India (IUCN, 2018), and has been listed in CITES Appendix II since 2016. India remains the largest global supplier, with Karnataka contributing over 50% of national output. Yet, less than 1% of its standing stock is under managed cultivation due to slow growth, long rotations, and restrictive harvest policies. While initiatives such as CAMPA and the National Agroforestry Policy have encouraged enrichment planting, efforts remain fragmented and lack spatially explicit data for prioritisation. RESULTS: Using Maximum Entropy (MaxEnt) modelling with high-resolution climate data, we generated the first range-wide habitat suitability maps for D. latifolia in India. The model showed high predictive accuracy (AUC = 0.912), identifying tropical dry and moist deciduous zones as primary habitats. High-suitability areas were concentrated in the southern Western Ghats, especially Karnataka, Kerala, and Tamil Nadu, with additional patches in Maharashtra and Madhya Pradesh. Among 19 bioclimatic variables, annual mean temperature, temperature seasonality, and precipitation of the driest quarter were most influential. Accuracy improved through spatial filtering and validation of occurrence records. Despite broad climatically suitable areas, only 17.2% overlapped with existing Protected Areas, revealing major conservation gaps. CONCLUSIONS: This study provides the first high-resolution, range-wide habitat suitability assessment for Dalbergia latifolia in India. The findings offer a scientific basis for conservation prioritisation, in-situ restoration, ex-situ conservation, and ecologically informed plantation design. The results are directly relevant to national initiatives such as CAMPA and the CAMPA-funded AICRP-28 on D. latifolia, where spatially explicit data can guide resource allocation, site prioritisation, and restoration planning. Beyond rosewood, the MaxEnt framework demonstrated here can be applied to other threatened or commercially important tropical tree species. Future modelling that integrates land-use change and high-resolution climate projections will further strengthen adaptive management and ensure the long-term conservation of climate-sensitive species under changing environments.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,645

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,242 · 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