Uncovering biodiversity priorities for appalachian streams through taxonomic and functional diversity mapping
Notice bibliographique
Résumé
• Most biodiverse streams occur in degraded lowland areas outside protection. • INLA-SPDE approach successfully predicts functional diversity distributions. • Current protected areas miss 95% of taxonomic diversity hotspots in region. • Elevation and precipitation drive taxonomic and functional diversity patterns. With freshwater diversity facing unprecedented global decline driven by human activities, the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework’s 30x30 initiative aims to protect 30 % of land and water by 2030. However, effective conservation requires understanding the spatial distribution of biodiversity and ensuring protected areas align with biodiversity hotspots. We developed spatial models of taxonomic and functional diversity of stream fishes across West Virginia using Integrated Nested Laplace Approximation with Stochastic Partial Differential Equations. We analyzed 505 sampling sites to map species richness, functional richness, and functional divergence, and assessed their alignment with protected areas. Elevation emerged as a consistent driver across all diversity metrics, with higher diversity in lowland streams. Precipitation positively influenced functional divergence, while species richness was surprisingly higher in areas with greater land degradation, likely reflecting historical human settlement in biodiversity-rich areas. Current protected areas of West Virginia (∼17.12 % of total area) predominantly encompass regions of low taxonomic and functional diversity, with less than 5 % of taxonomic diversity hotspots and less than 10 % of functional diversity hotspots under protection. The mismatch between diversity patterns and protection status creates significant conservation challenges, as many biodiverse streams now flow through urbanized or industrialized areas. Our findings highlight the need for conservation strategies that target not only traditional wild areas but also urban and degraded waterways supporting diverse fish assemblages. By utilizing routine agency surveys and publicly available databases, our approach offers a replicable framework that can inform conservation planning and management across different regions, supporting global goals for freshwater ecosystem protection.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».