Більшість видів, про які ми знаємо, що мало можна, щоб вони рухалися до вимирання

Вплив наявності восьми мільярдів людей незаперечний - від зміни клімату до всюдисущих мікропластиків Земля стає зовсім іншим місцем. Деякі вчені навіть вважають, що ми спостерігаємо шосте масове вимирання внаслідок людської діяльності. Зважаючи на це, команда з Норвезького університету наук і технологій використовувала комп'ютерні моделі для вивчення ризиків для видів, про який ми знаємо, і, схоже, вони можуть загрожувати більше, ніж хтось очікував.

Дослідження було зосереджене на так званих «дефіцитних даних», як Sequoia стрункий саламандр вище. Це істоти, які мають невеликі за кількістю, важко спостерігати або іншим чином погано розуміються наукою. У світі збереження вам потрібні дані, щоб визначити ризик, який створюється для виду. Дослідження на чолі з доктором наук. Студент Ян Боргельт робить висновок, що пріоритети збереження, як Міжнародний союз охорони природи Червоного списку, дико помиляються.

Норвезьке дослідження намагалося оцінити справжній ризик для дефіциту даних, використовуючи алгоритм машинного навчання, який враховує різні фактори, такі як географічний розподіл, вплив ефектів зміни клімату та контакт з розширенням людини. Модель передбачила ймовірність вимирання для 26 363 видів у червоному списку (дані достатньо видів) з високим ступенем точності. Коли дослідники підключили підмножину 7 699 організмів, дефіцитних даних, вони виявили, що більшість мають шокуюче погані перспективи, повідомляє VICE.

Модель прогнозує, що 56 відсотків видів, що дефіцитували даних, ризикують вимерти. Це вдвічі перевищує оцінку червоного списку 28 відсотків. У земноводних може бути найгірша удача вперед, причому близько 85 відсотків, ймовірно, загрожуватиме вимиранням, але інші види життя теж перебувають у біді. Більше половини ссавців, комах, морських безхребетних та рептилій, проаналізованих у дослідженні, також мають високий ризик. Тваринами з найменшими перспективами є ті, що мають невеликі діапазони в ізольованих районах Центральної Африки, Південної Азії та Мадагаскару.

На жаль, відсутність даних про цих тварин призвела до того, що багато досліджень їх виключили, і це упереджено рекомендації щодо збереження. Норвезька команда каже, що ми повинні намагатися включити види дефіциту даних до планування та прийняття рішень, коли це можливо. Вони також заохочують інших дослідників використовувати машинне навчання для заповнення прогалин у наших знаннях.