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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3PUF42P
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/11.07.12.26
Última Atualização2017:11.07.12.26.00 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/11.07.12.26.01
Última Atualização dos Metadados2021:07.28.21.54.24 (UTC) administrator
DOI10.1371/journal.pone.0183785
ISSN1932-6203
Chave de CitaçãoSalesNeveMarcLoyo:2017:MoUnNo
TítuloModel uncertainties do not affect observed patterns of species richness in the Amazon
Ano2017
MêsOct.
Data de Acesso16 jun. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho2530 KiB
2. Contextualização
Autor1 Sales, Lilian Patrícia
2 Neves, Olívia Viana
3 Marco Junior, Paulo de
4 Loyola, Rafael
Grupo1
2
3 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal de Goiás (UFG)
2 Universidade Federal de Goiás (UFG)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4 loyola@ufg.br
RevistaPLoS One
Volume12
Número10
Páginase0183785
Nota SecundáriaA1_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS A1_SAÚDE_COLETIVA A1_QUÍMICA A1_ODONTOLOGIA A1_NUTRIÇÃO A1_MEDICINA_VETERINÁRIA A1_MEDICINA_III A1_MEDICINA_II A1_MEDICINA_I A1_INTERDISCIPLINAR A1_GEOGRAFIA A1_GEOCIÊNCIAS A1_FARMÁCIA A1_ENGENHARIAS_III A1_ENGENHARIAS_I A1_ENFERMAGEM A1_EDUCAÇÃO_FÍSICA A1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I A1_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS A1_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO A1_BIOTECNOLOGIA A1_BIODIVERSIDADE A1_ADMINISTRAÇÃO,_CIÊNCIAS_CONTÁBEIS_E_TURISMO A2_PSICOLOGIA A2_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA A2_MATERIAIS A2_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA A2_ENGENHARIAS_IV A2_ECONOMIA A2_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_III A2_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II A2_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I A2_ASTRONOMIA_/_FÍSICA B1_EDUCAÇÃO B3_SERVIÇO_SOCIAL B3_LETRAS_/_LINGUÍSTICA B3_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B3_ANTROPOLOGIA_/_ARQUEOLOGIA C_ENGENHARIAS_II
Histórico (UTC)2017-11-07 12:26:01 :: simone -> administrator ::
2017-11-07 12:26:01 :: administrator -> simone :: 2017
2017-11-07 12:26:39 :: simone -> administrator :: 2017
2021-07-28 21:54:24 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoBackground Climate change is arguably a major threat to biodiversity conservation and there are several methods to assess its impacts on species potential distribution. Yet the extent to which different approaches on species distribution modeling affect species richness patterns at biogeographical scale is however unaddressed in literature. In this paper, we verified if the expected responses to climate change in biogeographical scale-patterns of species richness and species vulnerability to climate change-are affected by the inputs used to model and project species distribution. Methods We modeled the distribution of 288 vertebrate species (amphibians, birds and mammals), all endemic to the Amazon basin, using different combinations of the following inputs known to affect the outcome of species distribution models (SDMs): 1) biological data type, 2) modeling methods, 3) greenhouse gas emission scenarios and 4) climate forecasts. We calculated uncertainty with a hierarchical ANOVA in which those different inputs were considered factors. Results The greatest source of variation was the modeling method. Model performance interacted with data type and modeling method. Absolute values of variation on suitable climate area were not equal among predictions, but some biological patterns were still consistent. All models predicted losses on the area that is climatically suitable for species, especially for amphibians and primates. All models also indicated a current East-western gradient on endemic species richness, from the Andes foot downstream the Amazon river. Again, all models predicted future movements of species upwards the Andes mountains and overall species richness losses. Conclusions From a methodological perspective, our work highlights that SDMs are a useful tool for assessing impacts of climate change on biodiversity. Uncertainty exists but biological patterns are still evident at large spatial scales. As modeling methods are the greatest source of variation, choosing the appropriate statistics according to the study objective is also essential for estimating the impacts of climate change on species distribution. Yet from a conservation perspective, we show that Amazon endemic fauna is potentially vulnerable to climate change, due to expected reductions on suitable climate area. Climate-driven faunal movements are predicted towards the Andes mountains, which might work as climate refugia for migrating species.
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Idiomaen
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Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3T29H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.19.20.40 4
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
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