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人員,預測12.7%的海洋硬骨魚類研究面臨滅絕風險,比國際自然保護聯盟先前估計的2.5%增加了五倍。 Loiseau和 Nicolas Mouquet 及其同事於 8 月 29 日發表在開放取用期刊 PLOS Biology 上的一項研究報告了這些發現。
IUCN的受威脅物种红色名錄追蹤了超過15個物種,以指導全球保育最受威脅物種的工作。狀態或相關保護。
為了更好地風險灌注保育工作導向需要它們的物種,盧瓦索和同事將機器學習模型與人工神經網路結合起來,以預測物種滅絕的資料。 、分類學和用途的訓練。
他們將4,992個物種中的78.5%整理為非受威脅或受威脅(包括極危、瀕危和易危IUCN類別)。預測的非受威脅物種增加了三分之一(從7,869個增加到10,451個)。
預測受威脅物種往往地理範圍縮小、體型增大且增長速度降低。加強這些領域的研究和保育工作。
研究人員觀察到“在物種自然保護聯盟預測考慮之後,保護優先順序發生了顯著的著作變化”,建議優先考慮太平洋島嶼和南半球的極地和亞極地地區,以考慮新興的瀕危物種。數據的物種出現在的珊瑚三角區,顯示那裡需要進行更多的研究。
研究人員指出,模型無法取代對瀕危物種的直接評估,但人工智慧提供了一個獨特的機會,可以對物種滅絕風險進行快速、廣泛且具有成本效益的評估。
盧瓦索補充道, 「人工智慧(AI)能夠對國際自然保護聯盟(IUCN)尚未評估的物種的滅絕風險進行可靠的評估。我們對13,195 種海洋魚類的分析表明,滅絕風險明顯與IUCN 的初步估計,從2.5%上升至12.7% 我們建議將預測物種滅絕風險的最新進展納入一個名為「預測的IUCN狀態」的新綜合指數中。
期刊參考:
- Loiseau N、Mouillot D、Velez L、Seguin R、Casajus N、Coux C 等。 10.1371 /journal.pbio.3002773