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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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A machine learning conservation apPROach to evaluaTE extinCTion risk in freshwater biodiversity

Descripción del proyecto

Novedosa solución de aprendizaje automático para evaluar el riesgo de extinción

El rápido aumento de la amenaza a la biodiversidad mundial provocado por el cambio climático antropogénico ha hecho que se reclame con urgencia la aplicación de nuevas políticas y acciones para mejorar y ampliar las iniciativas de conservación. Evaluar el riesgo de extinción contemporánea (REC) de las especies es fundamental para cuantificar la crisis de la biodiversidad y orientar las medidas de conservación. Sin embargo, debido a los sesgos taxonómicos, muchos taxones poco estudiados, sobre todo los que habitan en entornos de agua dulce, siguen estando poco evaluados y reciben una protección mínima. El equipo del proyecto PROTECT, financiado por las acciones Marie Skłodowska-Curie, utilizará tecnologías innovadoras como el aprendizaje automático para identificar predictores del REC en hábitats de agua dulce, con especial atención a las especies de «Hydrobiidae». Las iniciativas resultantes permitirán comprender mejor los factores de predicción del REC, mejorar la integración de los marcos de conservación y perfeccionar los métodos de categorización.

Objetivo

"Accurate assessments of species’ contemporaneous extinction risk (CER) are vital to quantifying the current biodiversity crisis and prioritising conservation efforts. However, the most comprehensive global dataset of CER - the IUCN Red List of Threatened Species - is taxonomically biased due to the lengthy assessment process, leaving understudied taxa, such as those in freshwaters, under no formal PROTECTion. Prediction-based models based on novel machine learning methods enable large-scale automated assessments of CER, reducing data deficits rapidly. The main goal of this project is to identify predictors of CER in freshwater habitats, focusing on the largest family of freshwater gastropods, the Hydrobiidae. First, we will use a deep-learning approach to automatically predict the Red List status of hundreds of hydrobiid species from multiple regions and ecosystems that have not been evaluated yet, basing the predictions on ecological and macroevolutionary data. Second, high-throughput sequencing methods will be conducted for the first time in this taxon to compare microevolutionary diversity with population trends derived from long-term field surveys. Last, by establishing a multifactorial prediction-based method, the project will identify which features (ecological, macro-, microevolutionary or all) are meaningful to inferring CER in freshwater organisms. The implications of this proposal are threefold and relevant to scientific, technological and societal concerns. Our findings may provide a basis for comparing predictors of CER across taxa. They will also open up a more integrative framework for conservation actions, moving beyond species-by-species categorisation. Focussing on the ""Natural Resources, Agriculture & Environment"" area from HORIZON 2021-2027, this project addresses knowledge gaps in species threats and safeguards freshwater resources, illustrating this with understudied taxa."

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 181 152,96
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos
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