Potamites montanicola

Potamites montanicola, classé comme «En danger critique d’extinction» par la méthode d’évaluation automatisée et comme «Données insuffisantes» par la Liste rouge des espèces menacées de l’UICN. Crédit : Germán Chávez, Wikimedia Commons (CC-BY 3.0)

L’outil d’apprentissage automatique estime le risque d’extinction pour les espèces qui n’étaient pas prioritaires pour la conservation.

Les espèces menacées d’extinction sont identifiées dans l’emblématique Liste rouge des espèces menacées, publiée par l’Union internationale pour la conservation de la nature (UICN). Une nouvelle étude présente un nouvel outil d’apprentissage automatique pour évaluer le risque d’extinction, puis utilise cet outil pour montrer que les espèces de reptiles qui ne sont pas répertoriées en raison d’un manque d’évaluation ou de données sont plus susceptibles d’être menacées que les espèces évaluées. L’étude, réalisée par Gabriel Henrique de Oliveira Caetano de l’Université Ben Gourion du Néguev, en Israël, et ses collègues, a été publiée le 26 mai.e dans la revue PLOS Biologie.

La Liste rouge des espèces menacées de l’UICN est l’évaluation la plus complète du risque d’extinction des espèces et éclaire les politiques et pratiques de conservation dans le monde entier. Cependant, le processus de catégorisation des espèces prend du temps, est laborieux et sujet à des biais, dépendant fortement de la conservation manuelle par des experts humains. Par conséquent, de nombreuses espèces animales n’ont pas été évaluées ou manquent de données suffisantes, ce qui crée des lacunes dans les mesures de protection.

Pour évaluer 4 369 espèces de reptiles qui ne pouvaient auparavant pas être priorisées pour la conservation et développer des méthodes précises pour évaluer le risque d’extinction d’espèces obscures, ces scientifiques ont créé un modèle informatique d’apprentissage automatique. Le modèle a attribué des catégories de risque d’extinction de l’UICN aux 40 % des reptiles du monde qui manquaient d’évaluations publiées ou qui étaient classés comme « DD » (« Données insuffisantes ») au moment de l’étude. Les chercheurs ont validé le modèle

précision
Dans quelle mesure la valeur mesurée est conforme à la valeur correcte.

” data-gt-translate-attributes=”[{” attribute=””>accuracy, comparing it to the Red List risk categorizations.

The authors found that the number of threatened species is much higher than reflected in the IUCN Red List and that both unassessed (“Not Evaluated” or “NE”) and Data Deficient reptiles were more likely to be threatened than assessed species. Future studies are needed to better understand the specific factors underlying extinction risk in threatened reptile taxa, to obtain better data on obscure reptile taxa, and to create conservation plans that include newly identified, threatened species.

According to the authors, “Altogether, our models predict that the state of reptile conservation is far worse than currently estimated, and that immediate action is necessary to avoid the disappearance of reptile biodiversity. Regions and taxa we identified as likely to be more threatened should be given increased attention in new assessments and conservation planning. Lastly, the method we present here can be easily implemented to help bridge the assessment gap on other less known taxa”.

Coauthor Shai Meiri adds, “Importantly, the additional reptile species identified as threatened by our models are not distributed randomly across the globe or the reptilian evolutionary tree. Our added information highlights that there are more reptile species in peril – especially in Australia, Madagascar, and the Amazon basin – all of which have a high diversity of reptiles and should be targeted for extra conservation efforts. Moreover, species-rich groups, such as geckos and elapids (cobras, mambas, coral snakes, and others), are probably more threatened than the Global Reptile Assessment currently highlights, these groups should also be the focus of more conservation attention”

Coauthor Uri Roll adds, “Our work could be very important in helping the global efforts to prioritize the conservation of species at risk – for example using the IUCN red-list mechanism. Our world is facing a biodiversity crisis, and severe man-made changes to ecosystems and species, yet funds allocated for conservation are very limited. Consequently, it is key that we use these limited funds where they could provide the most benefits. Advanced tools- such as those we have employed here, together with accumulating data, could greatly cut the time and cost needed to assess extinction risk, and thus pave the way for more informed conservation decision making.”

Reference: “Automated assessment reveals that the extinction risk of reptiles is widely underestimated across space and phylogeny” by Gabriel Henrique de Oliveira Caetano, David G. Chapple, Richard Grenyer, Tal Raz, Jonathan Rosenblatt, Reid Tingley, Monika Böhm, Shai Meiri and Uri Roll. 26 May 2022, PLOS Biology.
DOI: 10.1371/journal.pbio.3001544