High tree diversity exposed to unprecedented macroclimatic conditions even under minimal anthropogenic climate change
Notice bibliographique
Résumé
Tree species worldwide face increasing exposure to unprecedented macroclimatic conditions due to anthropogenic climate change, which may trigger biome shifts and ecosystem disruptions. We quantified climate change exposure–shifts to species’ currently unoccupied climate zones–for 32,089 tree species globally by 2100, assessing both species-level and local tree diversity risks. On average, 69% of species are predicted to experience macroclimatic shifts in at least 10% of their range, while 14% face exposure in over 50% of their range under a high-emission (4 °C warming) future scenario. This suggests that most species retain substantial climate refugia within their current range. However, local tree diversity exposure is predicted to be severe in vast regions, including Eurasia, the northwestern United States and Canada, northern Chile, and the Amazon Delta. Under a moderate (2 °C warming) scenario, high tree diversity exposure is mostly restricted to taiga regions in the Northern Hemisphere. These findings provide conservative estimates of climate-driven biodiversity risk, as our approach focuses solely on macroclimate and does not account for additional stressors such as land-use change or species interactions. Identifying tree species and areas of high macroclimatic shift exposure allows for targeted conservation strategies, including species stability monitoring, assisted migration, and the protection of climate refugia. Our results offer a foundation for prioritizing conservation actions in a rapidly changing climate, ensuring long-term ecosystem resilience.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».