爬虫類のIUCN保存状態を予測するための多重データソースの結合【JST・京大機械翻訳】

Soares Nadia; Goncalves Joao F.; Goncalves Joao F.; Vasconcelos Raquel; Vasconcelos Raquel; Ribeiro Rita P.; Ribeiro Rita P.

文献

J-GLOBAL ID：202202245508514186 整理番号：22A1104917

爬虫類のIUCN保存状態を予測するための多重データソースの結合【JST・京大機械翻訳】

Combining Multiple Data Sources to Predict IUCN Conservation Status of Reptiles

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資料名：
巻： 13205 ページ： 302-314 発行年： 2022年
JST資料番号： H0078D ISSN： 0302-9743 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

生物多様性損失は最新の話題である。著者らは,それらの絶滅リスクが評価される前に,高率で種を失う。自然(IUCN)レッドリストの保存のための国際連合は,すべての種の保存状態の最も完全な評価であるが,これまで同定された種の小さな部分をカバーするだけである。さらに,既存の評価の多くは,分類学の絶えず進化する性質,あるいは再評価の欠如のため,除外されている。種の保存状態の評価は,専門家によって注意深く行う必要がある長い,ほとんど手動の過程である。保存分野は,例えば,専門家と融資が集中しなければならない種の優先順位付けによって,このプロセスを自動化する方法によって獲得するであろう。本論文では,オープンに利用可能なデータから保存データセットを導出し,機械学習技術を通して予測を得て,その上で,種が最も脅かされる可能性が高いパイプラインを提示した。このパイプラインを,最も過小評価された分類学的グループのひとつのモデルとして,Reptiliaクラス内の異なるグループに適用した。さらに,IUCNの面積と発生の程度のような種生態学的要求と地理的分布を記述する予測子の異なるセットを含むデータセットを用いて,モデルの性能を比較した。著者らの結果は,ほとんどのグループがIUCN予測子と共に生態学的変数を使用することから利益を得ることを示す。ランダム森林は,ほとんどの種グループに対する最良の方法として現れ,特徴選択は結果を改善することが示された。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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自然保護 , 個体群生態学

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