Management interventions boost orchid conservation: Evidence from Guizhou, China
Notice bibliographique
Résumé
Assessing how management interventions translate to tangible protection outcomes remains pivotal for optimizing conservation investments in biodiversity hotspots. We evaluate this linkage through orchids in Guizhou Province (360 species, 138 threatened) by coupling in situ PAs performance with ex situ network efficacy across 5 km × 5 km grids (13,176 records). Key results reveal: (1) Latitudinal richness declines, with core hotspots in Xingyi and Libo-Luodian-Wangmo regions, where 63 top 5 % grids contain 64.86 % species, while 145 complementarity-based priority grids cover 90.56 % species; (2) the spatial factors and environmental factors both had significant effects ( p < 0.001) on orchid species diversity, jointly explaining 14.4 % of the total variance in orchid diversity distribution; (3) checklists from nature reserves indicate that 75.27 % of orchid species are covered, and distribution point data records suggest that 68.3 % of species occur within protected areas (PAs). Notably, 84.21 % of the National Key Protected Wild Plant species are protected, yet 38.1 % (141 species) remain unprotected. (4) Guizhou has established an ex situ conservation system centered on seven botanical gardens and one orchid conservation center (7BG-1OCC Network), conserves 66.94 % threatened species (87 species) and 81.56 % (62 species) National Key Protected Wild Plant species. This integrated conservation model, combining high-efficiency in situ reserves with a multi-node ex situ network, achieves a comprehensive protection efficiency of 85 % for Guizhou's orchids – demonstrating that coordinated management directly resolves spatial mismatches. This study provides empirical support for an integrated in situ-ex situ conservation framework and contributes a Southwest China case study toward the adaptive management goals outlined in the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework.
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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 ».