Conservation successes and challenges for wide-ranging sharks and rays.

Overfishing is the most significant threat facing sharks and rays. Given the growth in consumption of seafood, combined with the compounding effects of habitat loss, climate change, and pollution, there is a need to identify recovery paths, particularly in poorly managed and poorly monitored fisheries. Here, we document conservation through fisheries management success for 11 coastal sharks in US waters by comparing population trends through a Bayesian state-space model before and after the implementation of the 1993 Fisheries Management Plan for Sharks. We took advantage of the spatial and temporal gradients in fishing exposure and fisheries management in the Western Atlantic to analyze the effect on the Red List status of all 26 wide-ranging coastal sharks and rays. We show that extinction risk was greater where fishing pressure was higher, but this was offset by the strength of management engagement (indicated by strength of National and Regional Plan of Action for sharks and rays). The regional Red List Index (which tracks changes in extinction risk through time) declined in all regions until the 1980s but then improved in the North and Central Atlantic such that the average extinction risk is currently half that in the Southwest. Many sharks and rays are wide ranging, and successful fisheries management in one country can be undone by poorly regulated or unregulated fishing elsewhere. Our study underscores that well-enforced, science-based management of carefully monitored fisheries can achieve conservation success, even for slow-growing species.

Genome size is positively correlated with extinction risk in herbaceous angiosperms.

Angiosperms with large genomes experience nuclear-, cellular-, and organism-level constraints that may limit their phenotypic plasticity and ecological niche, which could increase their risk of extinction. Therefore, we test the hypotheses that large-genomed species are more likely to be threatened with extinction than those with small genomes, and that the effect of genome size varies across three selected covariates: life form, endemism, and climatic zone. We collated genome size and extinction risk information for a representative sample of angiosperms comprising 3250 species, which we analyzed alongside life form, endemism, and climatic zone variables using a phylogenetic framework. Genome size is positively correlated with extinction risk, a pattern driven by a signal in herbaceous but not woody species, regardless of climate and endemism. The influence of genome size is stronger in endemic herbaceous species, but is relatively homogenous across different climates. Beyond its indirect link via endemism and climate, genome size is associated with extinction risk directly and significantly. Genome size may serve as a proxy for difficult-to-measure parameters associated with resilience and vulnerability in herbaceous angiosperms. Therefore, it merits further exploration as a useful biological attribute for understanding intrinsic extinction risk and augmenting plant conservation efforts.

What factors influence the rediscovery of lost tetrapod species?

We created a database of lost and rediscovered tetrapod species, identified patterns in their distribution and factors influencing rediscovery. Tetrapod species are being lost at a faster rate than they are being rediscovered, due to slowing rates of rediscovery for amphibians, birds and mammals, and rapid rates of loss for reptiles. Finding lost species and preventing future losses should therefore be a conservation priority. By comparing the taxonomic and spatial distribution of lost and rediscovered tetrapod species, we have identified regions and taxa with many lost species in comparison to those that have been rediscovered-our results may help to prioritise search effort to find them. By identifying factors that influence rediscovery, we have improved our ability to broadly distinguish the types of species that are likely to be found from those that are not (because they are likely to be extinct). Some lost species, particularly those that are small and perceived to be uncharismatic, may have been neglected in terms of conservation effort, and other lost species may be hard to find due to their intrinsic characteristics and the characteristics of the environments they occupy (e.g. nocturnal species, fossorial species and species occupying habitats that are more difficult to survey such as wetlands). These lost species may genuinely await rediscovery. However, other lost species that possess characteristics associated with rediscovery (e.g. large species) and that are also associated with factors that negatively influence rediscovery (e.g. those occupying small islands) are more likely to be extinct. Our results may foster pragmatic search protocols that prioritise lost species likely to still exist.

Effects of trade and poaching pressure on extinction risk for cacti in the Atacama Desert.

In this era of a global biodiversity crisis, vascular plants are facing unprecedented extinction rates. We conducted an assessment of the extinction risk of 32 species and 7 subspecies of Copiapoa, a genus endemic to Chile's fog-dependent coastal Atacama Desert. We applied the International Union for Conservation of Nature Red List Categories and Criteria enhanced by expert insights and knowledge. Our primary aim was to analyze the impact of trade and poaching on their extinction risk. We employed machine learning models, including multinomial logistic regression (MLR), decision tree (DT), and random forest (RF), to analyze the relationships between conservation status and various factors. These factors encompassed trade and poaching activities, landscape condition, human footprint, monthly cloud frequency, and biological traits such as evolutionary distinctiveness and maximum diameter. Seven taxa had an area of occupancy (AOO) of <10 km2, 10 additional taxa had an AOO of <20 km2, and 16 taxa had an AOO of ≤100 km2. This reassessment exposed a critical level of extinction risk for the genus; 92% of the taxa were classified as threatened, 41% as critically endangered, 41% as endangered, and 10% as vulnerable. MLR, DT, and RF exhibited accuracies of 0.784, 0.730, and 0.598, respectively, and identified trade and poaching pressure and landscape condition as the primary drivers of extinction risk. Our assessment of Copiapoa showed trade, poaching, habitat degradation, and their synergic impacts as the main drivers of the genus' extinction risk. Our results highlight the urgent need for nations to develop and enforce strategies to monitor and control trade and poaching pressure because these factors are crucial for the long-term persistence of desert plants.

Retos para la regulación del uso comercial de serpientes elápidas marinas en el Indo­Pacífico Resumen En estos tiempos de la crisis mundial de la biodiversidad, las plantas vasculares enfrentan una tasa de extinción sin precedentes. Evaluamos el riesgo de extinción de 32 especies y siete subespecies de Copiapoa, un género endémico al Desierto de Atacama. Aplicamos los Criterios y Categorías de la Lista Roja de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza mejoradas con información y conocimiento de expertos. Nuestro principal objetivo era analizar el impacto del mercado y la colecta ilegal sobre el riesgo de extinción de estas plantas. Usamos modelos de aprendizaje automático, incluyendo la regresión logística multinominal, los árboles de decisión y los bosques aleatorios, para analizar las relaciones entre el estado de conservación y diversos factores. Estos factores englobaron las actividades de mercado y colecta ilegal, condiciones del terreno, huella humana, frecuencia mensual de nubes y características biológicas como la singularidad evolutiva y el diámetro máximo. Siete taxones tuvieron un área de ocupación (ADO) <10 km2, diez taxones más tuvieron ADO <20 km2 y 16 taxones tuvieron ADO ≤100 km2. Este análisis expuso el nivel crítico del riesgo de extinción del género Copiapoa: el 92% de los taxones están clasificados como amenazados, 41% como en peligro crítico, 41% como en peligro y 10% como vulnerable. La regresión logística multinominal, los árboles de decisión y los bosques aleatorios exhibieron una certeza del 0.784, 0.730 y 0.598, respectivamente. También identificaron a la presión del mercado y la colecta ilegal y las condiciones del terreno como los principales factores detrás de riesgo de extinción. Nuestro análisis del género Copiapoa mostró que el mercado, la colecta ilegal, la degradación del hábitat y sus impactos sinérgicos como los principales factores detrás del riesgo de extinción del género. Nuestros resultados resaltan la necesidad urgente de que las naciones desarrollen y apliquen estrategias para monitorear y controlar la presión del mercado y la colecta ilegal pues estos son factores cruciales para la persistencia a largo plazo de las plantas de los desiertos.

Extinction risk of the world's freshwater mammals.

The continued loss of freshwater habitats poses a significant threat to global biodiversity. We reviewed the extinction risk of 166 freshwater aquatic and semiaquatic mammals-a group rarely documented as a collective. We used the International Union for the Conservation of Nature Red List of Threatened Species categories as of December 2021 to determine extinction risk. Extinction risk was then compared among taxonomic groups, geographic areas, and biological traits. Thirty percent of all freshwater mammals were listed as threatened. Decreasing population trends were common (44.0%), including a greater rate of decline (3.6% in 20 years) than for mammals or freshwater species as a whole. Aquatic freshwater mammals were at a greater risk of extinction than semiaquatic freshwater mammals (95% CI -7.20 to -1.11). Twenty-nine species were data deficient or not evaluated. Large species (95% CI 0.01 to 0.03) with large dispersal distances (95% CI 0.03 to 0.15) had a higher risk of extinction than small species with small dispersal distances. The number of threatening processes associated with a species compounded their risk of extinction (95% CI 0.28 to 0.77). Hunting, land clearing for logging and agriculture, pollution, residential development, and habitat modification or destruction from dams and water management posed the greatest threats to these species. The basic life-history traits of many species were poorly known, highlighting the need for more research. Conservation of freshwater mammals requires a host of management actions centered around increased protection of riparian areas and more conscientious water management to aid the recovery of threatened species.

Riesgo de extinción de los mamíferos de agua dulce Resumen La pérdida continua de hábitats de agua dulce representa una amenaza importante para la biodiversidad mundial. Analizamos el riesgo de extinción de 166 especies de mamíferos acuáticos y semiacuáticos de agua dulce-un grupo que se documenta pocas veces como colectivo. Usamos las categorías de la Lista Roja de Especies Amenazadas de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza de diciembre 2021 para determinar el riesgo de extinción. Después comparamos este riesgo entre grupos taxonómicos, áreas geográficas y caracteres biológicos. El 30% de los mamíferos de agua dulce están categorizados como amenazados. La declinación de las tendencias poblacionales fue común (44.0%), incluyendo una mayor tasa de declinación (3.6% en 20 años) que para los mamíferos o las especies de agua dulce como conjunto. Los mamíferos acuáticos de agua dulce se encuentran en mayor riesgo de extinción que los mamíferos semiacuáticos (95% IC -7.20 a -1.11). Veintinueve especies no contaban con suficientes datos o no estaban evaluadas. Las especies grandes (95% IC 0.01 a 0.03) con distancias de dispersión amplias (95% IC 0.03 a 0.15) tuvieron un mayor riesgo de extinción que las especies pequeñas con menores distancias de dispersión. El número de procesos amenazantes asociados a alguna especie agravó su riesgo de extinción (95% CI 0.28 a 0.77). Las principales amenazas para estas especies fueron la cacería, el desmonte de tierras para tala y agricultura, la contaminación, los desarrollos residenciales y la destrucción o modificación del hábitat causados por presas o manejo hidrológico. Se sabe poco sobre los caracteres básicos de la historia de vida de muchas especies, lo que destaca la necesidad de más investigación al respecto. La conservación de mamíferos de agua dulce requiere una serie de acciones gestoras centradas en el incremento de la protección de las áreas ribereñas y una gestión hidrológica más consciente para ayudar a la recuperación de las especies amenazadas.

Using comparative extinction risk analysis to prioritize the IUCN Red List reassessments of amphibians.

Assessing the extinction risk of species based on the International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List (RL) is key to guiding conservation policies and reducing biodiversity loss. This process is resource demanding, however, and requires continuous updating, which becomes increasingly difficult as new species are added to the RL. Automatic methods, such as comparative analyses used to predict species RL category, can be an efficient alternative to keep assessments up to date. Using amphibians as a study group, we predicted which species are more likely to change their RL category and thus should be prioritized for reassessment. We used species biological traits, environmental variables, and proxies of climate and land-use change as predictors of RL category. We produced an ensemble prediction of IUCN RL category for each species by combining 4 different model algorithms: cumulative link models, phylogenetic generalized least squares, random forests, and neural networks. By comparing RL categories with the ensemble prediction and accounting for uncertainty among model algorithms, we identified species that should be prioritized for future reassessment based on the mismatch between predicted and observed values. The most important predicting variables across models were species' range size and spatial configuration of the range, biological traits, climate change, and land-use change. We compared our proposed prioritization index and the predicted RL changes with independent IUCN RL reassessments and found high performance of both the prioritization and the predicted directionality of changes in RL categories. Ensemble modeling of RL category is a promising tool for prioritizing species for reassessment while accounting for models' uncertainty. This approach is broadly applicable to all taxa on the IUCN RL and to regional and national assessments and may improve allocation of the limited human and economic resources available to maintain an up-to-date IUCN RL.

Uso del análisis comparativo del riesgo de extinción para priorizar la reevaluación de los anfibios en la Lista Roja de la UICN Resumen El análisis del riesgo de extinción de una especie con base en la Lista Roja (LR) de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN) es clave para guiar las políticas de conservación y reducir la pérdida de la biodiversidad. Sin embargo, este proceso demanda recursos y requiere de actualizaciones continuas, lo que se complica conforme se añaden especies nuevas a la LR. Los métodos automáticos, como los análisis comparativos usados para predecir la categoría de la especie en la LR, pueden ser una alternativa eficiente para mantener actualizados los análisis. Usamos a los anfibios como grupo de estudio para predecir cuáles especies tienen mayor probabilidad de cambiar de categoría en la LR y que, por lo tanto, se debería priorizar su reevaluación. Usamos las características biológicas de la especie, las variables ambientales e indicadores climáticos y del cambio de uso de suelo como predictores de la categoría en la LR. Elaboramos una predicción de ensamble de la categoría en la LR de la UICN para cada especie mediante la combinación de cuatro algoritmos diferentes: modelos de vínculo acumulativo, menor número de cuadros filogenéticos generalizados, bosques aleatorios y redes neurales. Con la comparación entre las categorías de la LR y la predicción de ensamble y con considerar la incertidumbre entre los algoritmos identificamos especies que deberían ser prioridad para futuras reevaluaciones con base en el desfase entre los valores predichos y los observados. Las variables de predicción más importantes entre los modelos fueron el tamaño de la distribución de la especie y su configuración espacial, las características biológicas, el cambio climático y el cambio de uso de suelo. Comparamos nuestra propuesta de índice de priorización y los cambios predichos en la LR con las reevaluaciones independientes de la LR de la UICN y descubrimos un buen desempeño tanto para la priorización como para la direccionalidad predicha de los cambios en las categorías de la LR. El modelo de ensamble de la categoría de la LR esa una herramienta prometedora para priorizar la reevaluación de las especies a la vez que considera la incertidumbre del modelo. Esta estrategia puede generalizarse para aplicarse a todos los taxones de la LR de la UICN y a los análisis regionales y nacionales. También podría mejorar la asignación de los recursos humanos y económicos limitados disponibles para mantener actualizada la LR de la UICN.

Incorporating citizen science into IUCN Red List assessments.

Many citizen scientists are highly motivated to help address the current extinction crisis. Their work is making valuable contributions to protecting species by raising awareness, identifying species occurrences, assessing population trends, and informing direct management actions, such as captive breeding. However, clear guidance is lacking about how to use existing citizen science data sets and how to design effective citizen science programs that directly inform extinction risk assessments and resulting conservation actions based on the International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List criteria. This may be because of a mismatch between what citizen science can deliver to address extinction risk and the reality of what is needed to inform threatened species listing based on IUCN criteria. To overcome this problem, we examined each IUCN Red List criterion (A-E) relative to the five major types of citizen science outputs relevant to IUCN assessments (occurrence data, presence-absence observations, structured surveys, physical samples, and narratives) to recommend which outputs are most suited to use when applying the IUCN extinction risk assessment process. We explored real-world examples of citizen science projects on amphibians and fungi that have delivered valuable data and knowledge for IUCN assessments. We found that although occurrence data are routinely used in the assessment process, simply adding more observations of occurrence from citizen science information may not be as valuable as inclusion of more nuanced data types, such as presence-absence data or information on threats from structured surveys. We then explored the characteristics of citizen science projects that have already delivered valuable data to support assessments. These projects were led by recognized experts who champion and validate citizen science data, thereby giving greater confidence in its accuracy. We urge increased recognition of the value of citizen science data within the assessment process.

Integración de la ciencia ciudadana a las evaluaciones de la Lista Roja de la UICN Resumen Existe mucha motivación entre los ciudadanos científicos para ayudar a enfrentar la actual crisis de extinción. Sus contribuciones son valiosas para la protección de las especies mediante la concientización, la detección de especies, la evaluación de las tendencias poblacionales y la información sobre acciones directas de gestión, como la cría en cautiverio. Sin embargo, faltan directrices claras sobre cómo utilizar los conjuntos de datos de ciencia ciudadana existentes y cómo diseñar programas de ciencia ciudadana eficaces que informen directamente las evaluaciones del riesgo de extinción y las acciones de conservación resultantes basadas en los criterios de la Lista Roja de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN). Esto puede deberse a un desajuste entre lo que la ciencia ciudadana puede aportar para abordar el riesgo de extinción y la realidad de lo que se necesita para fundamentar la inclusión de especies amenazadas en las listas según los criterios de la UICN. Para superar este obstáculo, analizamos cada criterio de la Lista Roja de la UICN (A­E) en relación a los cinco tipos principales de resultados de la ciencia ciudadana relevantes para las evaluaciones de la UICN (datos de presencia, observaciones de presencia­ausencia, encuestas estructuradas, muestras físicas y narraciones) para recomendar cuáles resultados son los más adecuados para la evaluación del riesgo de extinción de la UICN. Exploramos ejemplos reales de proyectos de ciencia ciudadana sobre anfibios y hongos que han aportado datos y conocimientos valiosos para las evaluaciones de la UICN. Descubrimos que, aunque los datos de presencia se utilizan de forma rutinaria en el proceso de evaluación, la adición de más observaciones de presencia a partir de información de ciencia ciudadana puede no ser tan valioso como la inclusión de tipos de datos más matizados, como datos de presencia­ausencia o información sobre amenazas a partir de encuestas estructuradas. Después analizamos las características de los proyectos de ciencia ciudadana que ya han aportado datos valiosos en apoyo de las evaluaciones. Estos proyectos fueron dirigidos por expertos reconocidos que defienden y validan los datos de la ciencia ciudadana, lo que da mayor confianza en su exactitud. Instamos a un mayor reconocimiento del valor de los datos de la ciencia ciudadana en el proceso de evaluación.

Population parameters and conservation implications for one of the world's rarest marine fishes, the red handfish (Thymichthys politus).

Population estimates are required for effective conservation of many rare marine species, but can be difficult to obtain. The critically endangered red handfish (Thymichthys politus) is a coastal anglerfish known only from two fragmented populations in southeast Tasmania, Australia. It is at a high risk of extinction due to low numbers, loss of habitat, and the impacts of climate change. To aid conservation efforts, we provide the first empirical population size estimates of red handfish and investigate other important aspects of the species' life history, such as growth, habitat association, and movement. We surveyed both red handfish local populations via underwater visual census on scuba over 3 years and used photographic mark-recapture techniques to estimate biological parameters. In 2020, the local adult population size was estimated to be 94 (95% confidence interval [CI] 40-231) adults at one site, and 7 (95% CI 5-10) at the other site, suggesting an estimated global population of 101 adults. Movement of individuals was extremely limited at 48.5 m (± 77.7 S.D.) per year. We also found evidence of declining fish density, a declining proportion of juveniles, and increasing average fish size during the study. These results provide a serious warning that red handfish are likely sliding toward extinction, and highlight the urgent need to expand efforts for ex situ captive breeding to bolster numbers in the wild and maintain captive insurance populations, and to protect vital habitat to safeguard the species' ongoing survival in the wild.

Advances in life-history knowledge for 35 seahorse species from community science.

Marine community science presents an important route to gather valuable scientific information while also influencing local management and policy, thus contributing to marine conservation efforts. Because seahorses are cryptic but charismatic species, they are good candidates for engaging diverse people to help overcome the many gaps in biological knowledge. We have synthesized information contributed to the community science project iSeahorse from October 2013 to April 2022 for 35 of 46 known seahorse species. We then compared the obtained results with information in existing IUCN Red List assessments, executed from 2014 to 2017, to explore the potential of iSeahorse in expanding seahorse knowledge. Our results show updated geographic ranges for 7 seahorse species, new habitats described for 24 species, observations outside the previously recorded depth range for 14 species, and new information on sex ratio for 15 species and on pregnancy seasonality for 11 species. As one example of the power of iSeahorse, contributed observations on Coleman's pygmy seahorse (Hippocampus colemani) indicated that its geographic range is thousands of square kilometers larger, its habitat more diverse, and its depth range shallower than previously known. It is clear that iSeahorse is expanding knowledge on seahorses to a level that will help improve IUCN Red List assessments. The power of community science for marine conservation in general needs to be fully explored.

Scale of population synchrony confirms macroecological estimates of minimum viable range size.

Global ecosystems are facing a deepening biodiversity crisis, necessitating robust approaches to quantifying species extinction risk. The lower limit of the macroecological relationship between species range and body size has long been hypothesized as an estimate of the relationship between the minimum viable range size (MVRS) needed for species persistence and the organismal traits that affect space and resource requirements. Here, we perform the first explicit test of this assumption by confronting the MVRS predicted by the range-body size relationship with an independent estimate based on the scale of synchrony in abundance among spatially separated populations of riverine fish. We provide clear evidence of a positive relationship between the scale of synchrony and species body size, and strong support for the MVRS set by the lower limit of the range-body size macroecological relationship. This MVRS may help prioritize first evaluations for unassessed or data-deficient taxa in global conservation assessments.

Landscape-scale habitat fragmentation is positively related to biodiversity, despite patch-scale ecosystem decay.

Positive effects of habitat patch size on biodiversity are often extrapolated to infer negative effects of habitat fragmentation on biodiversity at landscape scales. However, such cross-scale extrapolations typically fail. A recent, landmark, patch-scale analysis (Chase et al., 2020, Nature 584, 238-243) demonstrates positive patch size effects on biodiversity, that is, 'ecosystem decay' in small patches. Other authors have already extrapolated this result to infer negative fragmentation effects, that is, higher biodiversity in a few large than many small patches of the same cumulative habitat area. We test whether this extrapolation is valid. We find that landscape-scale patterns are opposite to their analogous patch-scale patterns: for sets of patches with equal total habitat area, species richness and evenness decrease with increasing mean size of the patches comprising that area, even when considering only species of conservation concern. Preserving small habitat patches will, therefore, be key to sustain biodiversity amidst ongoing environmental crises.

Integrating habitat-masked range maps with quantifications of prevalence to estimate area of occupancy in IUCN assessments.

Estimates of species geographic ranges constitute critical input for biodiversity assessments, including those for the International Union for the Conservation of Nature (IUCN) Red List of Threatened Species. Area of occupancy (AOO) is one metric that IUCN uses to quantify a species' range, but data limitations typically lead to either under- or overestimates (and unnecessarily wide bounds of uncertainty). Fortunately, existing methods in which range maps and land-cover data are used to estimate the area currently holding habitat for a species can be extended to yield an unbiased range of plausible estimates for AOO. Doing so requires estimating the proportion of sites (currently containing habitat) that a species occupies within its range (i.e., prevalence). Multiplying a quantification of habitat area by prevalence yields an estimate of what the species inhabits (i.e., AOO). For species with intense sampling at many sites, presence-absence data sets or occupancy modeling allow calculation of prevalence. For other species, primary biodiversity data (records of a species' presence at a point in space and time) from citizen-science initiatives and research collections of natural history museums and herbaria could be used. In such cases, estimates of sample prevalence should be corrected by dividing by the species' detectability. To estimate detectability from these data sources, extensions of inventory-completeness analyses merit development. With investments to increase the quality and availability of online biodiversity data, consideration of prevalence should lead to tighter and more realistic bounds of AOO for many taxonomic groups and geographic regions. By leading to more realistic and representative characterizations of biodiversity, integrating maps of current habitat with estimates of prevalence should empower conservation practitioners and decision makers and thus guide actions and policy worldwide.

Estimaciones de las distribuciones geográficas de las especies constituyen insumos críticos para evaluaciones de la biodiversidad, incluyendo la Lista Roja de Especies Amenazadas de la Unión Internacional de la Conservación de la Naturaleza (UICN). El área de ocupación (AOO) es una métrica que usa la UICN para cuantificar la distribución de una especie aunque, típicamente, limitaciones en los datos disponibles hacen que métodos actuales produzcan subestimaciones o sobreestimaciones del área (y rangos de incertidumbre innecesariamente amplios). Afortunadamente, para producir un rango no sesgado de estimaciones plausibles para AOO se pueden desarrollar extensiones de métodos existentes en los cuales se usan mapas de distribución y datos de cobertura del suelo para estimar el área que efectivamente ofrece hábitat para una especie. Tal proceso requiere estimar la proporción de sitios que ocupa una especie dentro de su distribución (de las que actualmente proveen hábitat; i.e., prevalencia). Multiplicar una cuantificación del área con hábitat por la prevalencia resulta en un estimado del área que ocupa la especie (i.e., AOO). Para especies con muestreos intensivos en muchos sitios, la prevalencia se puede calcular utilizando conjuntos de datos de presencia/ausencia o el modelado de ocupación. Para otras especies se podrían usar datos primarios de biodiversidad (registros de la ocurrencia de una especie en un punto en el espacio y el tiempo) provenientes de iniciativas de ciencia ciudadana y colecciones de referencia de herbarios y museos de historia natural. En tales casos, estimaciones de la prevalencia de una muestra deben ser corregidas, dividiendo por la detectabilidad de la especie. Estimar la detectabilidad utilizando estas fuentes de datos amerita desarrollar extensiones de análisis de completitud de inventarios. Con esfuerzos para aumentar la calidad y disponibilidad de datos de biodiversidad en línea, el uso de prevalencia en el cálculo de AOO debe resultar en estimaciones más realistas y con rangos de incertidumbre reducidos para muchos grupos taxonómicos y regiones geográficas. Debido a que conducen hacía caracterizaciones más reales y representativas de la biodiversidad, técnicas que integran mapas de hábitat actual y estimaciones de prevalencia pueden empoderar a profesionales de la conservación y tomadores de decisiones, y así guiar acciones y políticas alrededor del mundo.

Evidence-based guidelines for automated conservation assessments of plant species.

Assessing species' extinction risk is vital to setting conservation priorities. However, assessment endeavors, such as those used to produce the IUCN Red List of Threatened Species, have significant gaps in taxonomic coverage. Automated assessment (AA) methods are gaining popularity to fill these gaps. Choices made in developing, using, and reporting results of AA methods could hinder their successful adoption or lead to poor allocation of conservation resources. We explored how choice of data cleaning type and level, taxonomic group, training sample, and automation method affect performance of threat status predictions for plant species. We used occurrences from the Global Biodiversity Information Facility (GBIF) to generate assessments for species in 3 taxonomic groups based on 6 different occurrence-based AA methods. We measured each method's performance and coverage following increasingly stringent occurrence cleaning. Automatically cleaned data from GBIF performed comparably to occurrence records cleaned manually by experts. However, all types of data cleaning limited the coverage of AAs. Overall, machine-learning-based methods performed well across taxa, even with minimal data cleaning. Results suggest a machine-learning-based method applied to minimally cleaned data offers the best compromise between performance and species coverage. However, optimal data cleaning, training sample, and automation methods depend on the study group, intended applications, and expertise.

La valoración del riesgo de extinción de las especies es vital para el establecimiento de prioridades de conservación. Sin embargo, los esfuerzos de valoración, como los que se usan para generar la Lista Roja de Especies Amenazadas de la UICN, tienen brechas importantes en la cobertura taxonómica. Los métodos de valoración automatizada (VA) están ganando popularidad como reductores de estas brechas. Las elecciones realizadas en el desarrollo, uso y reporte de resultados de los métodos de VA podrían obstaculizar su adopción exitosa o derivar en una asignación deficiente de recursos para la conservación. Exploramos cómo la selección del tipo de limpieza de datos y el nivel, grupo taxonómico, muestra de entrenamiento y el método de automatización afectan el desempeño de las predicciones del estado de amenaza de las especies de plantas. Usamos los registros de la Global Biodiversity Information Facility (GBIF) para generar las valoraciones de las especies de tres grupos taxonómicos con base en seis métodos diferentes de VA basados en la presencia de las especies. Medimos el desempeño de cada método y cobertura después de una limpieza de presencia cada vez más estricta. La información de la GBIF limpiada automáticamente tuvo un desempeño comparable con los registros de presencia limpiados manualmente por expertos. Sin embargo, todos los tipos de limpieza de datos limitaron la cobertura de las valoraciones automatizadas. En general, los métodos basados en el aprendizaje automático tuvieron un buen desempeño en todos los taxones, incluso con una limpieza mínima de datos. Los resultados sugieren que un método basado en el aprendizaje automático aplicado a información con la mínima limpieza ofrece el mejor equilibrio entre el desempeño y la cobertura de la especie. A pesar de esto, la limpieza óptima de datos, la muestra de entrenamiento y los métodos de automatización dependen del grupo de estudio, las aplicaciones deseadas y la experiencia.

Prioritizing the reassessment of data-deficient species on the IUCN Red List.

Despite being central to the implementation of conservation policies, the usefulness of the International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List of Threatened Species is hampered by the 14% of species classified as data-deficient (DD) because information to evaluate these species' extinction risk was lacking when they were last assessed or because assessors did not appropriately account for uncertainty. Robust methods are needed to identify which DD species are more likely to be reclassified in one of the data-sufficient IUCN Red List categories. We devised a reproducible method to help red-list assessors prioritize reassessment of DD species and tested it with 6887 DD species of mammals, reptiles, amphibians, fishes, and Odonata (dragonflies and damselflies). For each DD species in these groups, we calculated its probability of being classified in a data-sufficient category if reassessed today from covariates measuring available knowledge (e.g., number of occurrence records or published articles available), knowledge proxies (e.g., remoteness of the range), and species characteristics (e.g., nocturnality); calculated change in such probability since last assessment from the increase in available knowledge (e.g., new occurrence records); and determined whether the species might qualify as threatened based on recent rate of habitat loss determined from global land-cover maps. We identified 1907 species with a probability of being reassessed in a data-sufficient category of >0.5; 624 species for which this probability increased by >0.25 since last assessment; and 77 species that could be reassessed as near threatened or threatened based on habitat loss. Combining these 3 elements, our results provided a list of species likely to be data-sufficient such that the comprehensiveness and representativeness of the IUCN Red List can be improved.

Priorización de la reevaluación de las especies con datos deficientes en la Lista Roja de la UICN Resumen No obstante que es fundamental para la implementación de políticas de conservación, la utilidad de la Lista Roja de Especies Amenazadas de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN) está limitada por el 14% de especies clasificadas con datos deficientes (DD) debido a que la información para evaluar el riesgo de extinción de estas especies no existía cuando fueron evaluadas la última vez o porque los evaluadores no consideraron la incertidumbre apropiadamente. Se requieren métodos robustos para identificar las especies DD con mayor probabilidad de ser reclasificadas en alguna de las categorías en la Lista Roja UICN con datos suficientes. Diseñamos un método reproducible para ayudar a que los evaluadores de la lista roja prioricen la reevaluación de especies DD y lo probamos con 6,887 especies DD de mamíferos, reptiles, anfibios, peces y Odonata (libélulas y caballitos del diablo). Para cada una de las especies DD en estos grupos, calculamos la probabilidad de ser clasificadas en una categoría con datos suficientes si fuera reevaluada hoy a partir de covariables que miden el conocimiento disponible (e.g., número de registros de ocurrencia o artículos publicados disponibles), sustitutos de conocimiento (e.g., extensión del rango de distribución) y características de la especie ((e.g., nocturnidad); calculamos el cambio en tal probabilidad desde la última reevaluación a partir del incremento en el conocimiento disponible (e.g., registros de ocurrencia nuevos); y determinamos si las especies podrían calificar como amenazadas con base en pérdidas de hábitat recientes a partir de mapas globales de cobertura de suelo recientes. Identificamos 1,907 especies con una probabilidad >0.5 de ser reclasificados en una categoría con datos suficientes; 624 especies cuya probabilidad aumentó en >0.25 desde la última evaluación, y 77 especies que podrían ser reclasificadas como casi en peligro con base en la pérdida de hábitat. Combinando estos 3 elementos, nuestros resultados proporcionaron una lista de especies probablemente con datos suficientes de tal modo que la exhaustividad y la representatividad de la Lista Roja de la UICN pueden ser mejoradas.

Understanding the drivers of expert opinion when classifying species as extinct.

The criteria as laid out by the International Union for the Conservation of Nature (IUCN) Red List are the gold standard by which the extinction risk of a species is assessed and where appropriate biological extinctions are declared. However, unlike all other categories, the category of extinct lacks a quantitative framework for assigning this category. Given its subjective nature, we surveyed expert assessors working on a diversity of taxa to explore the attributes they used to declare a species extinct. Using a choice experiment approach, we surveyed 674 experts from the IUCN Species Survival Commission specialist groups and taskforces. Data availability, time from the last sighting, detectability, habitat availability, and population decline were all important attributes favored by assessors when inferring extinction. Respondents with red-listing experience assigned more importance to the attributes data availability, time from the last sighting, and detectability when considering a species extinction, whereas those respondents working with well-known taxa gave more importance to the time from the last sighting. Respondents with no red-listing experience and those working with more well-known taxa (i.e., mammals and birds) were overall less likely to consider species extinct. Our findings on the importance assessors place on attributes used to declare a species extinct provide a basis for informing the development of specific criteria for more accurately assessing species extinctions.

Los criterios establecidos por la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN) son la regla de oro con la cual se evalúa el riesgo de extinción de una especie y en donde se declaran las extinciones biológicas. Sin embargo, como con todas las demás categorías, la categoría "extinto" carece de un marco de trabajo cuantitativo para asignar esta categoría. Dada su naturaleza subjetiva, pedimos a los asesores expertos que trabajan con la diversidad de taxones que exploraran los atributos que usan para declarar extinta a una especie. Mediante un experimento de elección, sondeamos a 674 expertos de los grupos especialistas y de trabajo de la Comisión de Supervivencia de Especies de la UICN. La disponibilidad de datos, el tiempo desde la última detección, la detectabilidad, la disponibilidad del hábitat y la declinación poblacional fueron atributos importantes que los asesores favorecieron al inferir las extinciones. Los respondientes con experiencia con la lista roja les asignaron mayor importancia a los atributos de disponibilidad de datos, tiempo desde la última detección y detectabilidad cuando consideraron la extinción de una especie, mientras que los respondientes que trabajan con taxones conocidos le dieron más importancia al tiempo desde la última detección. En general fue menos probable que los respondientes sin experiencia con la lista roja y aquellos que trabajan con los taxones más conocidos (es decir, mamíferos y aves) consideraran extinta a una especie. Nuestros descubrimientos sobre la importancia que los asesores colocan sobre los atributos utilizados para declarar extinta a una especie proporcionan una base para orientar el desarrollo de criterios específicos para evaluar de manera más acertada las extinciones de las especies.

Time-lagged effects of habitat fragmentation on terrestrial mammals in Madagascar.

Biodiversity is severely threatened by habitat destruction. As a consequence of habitat destruction, the remaining habitat becomes more fragmented. This results in time-lagged population extirpations in remaining fragments when these are too small to support populations in the long term. If these time-lagged effects are ignored, the long-term impacts of habitat loss and fragmentation will be underestimated. We quantified the magnitude of time-lagged effects of habitat fragmentation for 157 nonvolant terrestrial mammal species in Madagascar, one of the biodiversity hotspots with the highest rates of habitat loss and fragmentation. We refined species' geographic ranges based on habitat preferences and elevation limits and then estimated which habitat fragments were too small to support a population for at least 100 years given stochastic population fluctuations. We also evaluated whether time-lagged effects would change the threat status of species according to the International Union for the Conservation of Nature (IUCN) Red List assessment framework. We used allometric relationships to obtain the population parameters required to simulate the population dynamics of each species, and we quantified the consequences of uncertainty in these parameter estimates by repeating the analyses with a range of plausible parameter values. Based on the median outcomes, we found that for 34 species (22% of the 157 species) at least 10% of their current habitat contained unviable populations. Eight species (5%) had a higher threat status when accounting for time-lagged effects. Based on 0.95-quantile values, following a precautionary principle, for 108 species (69%) at least 10% of their habitat contained unviable populations, and 51 species (32%) had a higher threat status. Our results highlight the need to preserve continuous habitat and improve connectivity between habitat fragments. Moreover, our findings may help to identify species for which time-lagged effects are most severe and which may thus benefit the most from conservation actions.

La biodiversidad se encuentra seriamente amenazada por la destrucción del hábitat. Como consecuencia de esta destrucción, el hábitat remanente se vuelve más fragmentado. Esto resulta en extirpaciones poblacionales retardadas dentro de los fragmentos restantes cuando éstos son muy pequeños para mantener a las poblaciones a largo plazo. Si se ignoran estos efectos retardados, se subestimarán los impactos a largo plazo de la pérdida del hábitat y la fragmentación. Cuantificamos la magnitud de los efectos retardados de la fragmentación del hábitat para 157 especies de mamíferos terrestres no voladores en Madagascar, uno de los puntos calientes de biodiversidad con las tasas más elevadas de pérdida del hábitat y fragmentación. Depuramos las extensiones geográficas de las especies con base en las preferencias de hábitat y los límites de elevación y después estimamos cuáles fragmentos de hábitat eran muy pequeños para mantener una población durante al menos cien años dadas las fluctuaciones estocásticas de las poblaciones. También analizamos si los efectos retardados cambiarían el estado de amenaza de la especie de acuerdo con el programa de evaluación de la Lista Roja de la UICN. Usamos relaciones alométricas para obtener los parámetros poblacionales requeridos para simular las dinámicas poblacionales de cada especie y cuantificamos las consecuencias de la incertidumbre en estos parámetros estimados mediante análisis repetidos con una gama de valores plausibles de los parámetros. Con base en los resultados promedio, descubrimos que para 34 especies (22% de las 157 especies) al menos el 10% de su hábitat actual tiene poblaciones inviables. Ocho especies (5%) cambiaron a un estado más elevado de amenaza cuando se consideraron los efectos retardados. Con base en los valores del centil 0.95, adherido a un principio precautorio, para 108 especies (32%) al menos el 10% de su hábitat tiene poblaciones inviables y 51 especies (32%) cambiaron negativamente su estado de amenaza. Nuestros resultados resaltan la necesidad de conservar la continuidad de los hábitats y mejorar la conectividad entre los fragmentos. Además, nuestros hallazgos pueden ayudar a identificar especies para las cuales los efectos retardados son más serios y que podrían beneficiarse más con las acciones de conservación.

Translating habitat class to land cover to map area of habitat of terrestrial vertebrates.

Area of habitat (AOH) is defined as the "habitat available to a species, that is, habitat within its range" and is calculated by subtracting areas of unsuitable land cover and elevation from the range. The International Union for the Conservation of Nature (IUCN) Habitats Classification Scheme provides information on species habitat associations, and typically unvalidated expert opinion is used to match habitat to land-cover classes, which generates a source of uncertainty in AOH maps. We developed a data-driven method to translate IUCN habitat classes to land cover based on point locality data for 6986 species of terrestrial mammals, birds, amphibians, and reptiles. We extracted the land-cover class at each point locality and matched it to the IUCN habitat class or classes assigned to each species occurring there. Then, we modeled each land-cover class as a function of IUCN habitat with (SSG, using) logistic regression models. The resulting odds ratios were used to assess the strength of the association between each habitat and land-cover class. We then compared the performance of our data-driven model with those from a published translation table based on expert knowledge. We calculated the association between habitat classes and land-cover classes as a continuous variable, but to map AOH as binary presence or absence, it was necessary to apply a threshold of association. This threshold can be chosen by the user according to the required balance between omission and commission errors. Some habitats (e.g., forest and desert) were assigned to land-cover classes with more confidence than others (e.g., wetlands and artificial). The data-driven translation model and expert knowledge performed equally well, but the model provided greater standardization, objectivity, and repeatability. Furthermore, our approach allowed greater flexibility in the use of the results and uncertainty to be quantified. Our model can be modified for regional examinations and different taxonomic groups.

Conversión de la Categoría de Hábitat a Cobertura de Terreno para Mapear el Área de Hábitat de los Vertebrados Terrestres Resumen El área del hábitat (AOH) está definida como "el hábitat disponible para una especie, es decir, el hábitat dentro del área de distribución de la especie" y se calcula mediante la sustracción de las áreas de terreno inadecuado y la elevación del área de distribución. El Esquema de Clasificación de Hábitats de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza proporciona información sobre las asociaciones entre los hábitats de las especies y con frecuencia se utilizan las opiniones no validadas de expertos para cotejar el hábitat con los tipos de cobertura de terreno, lo que genera una fuente de incertidumbre en los mapas de AOH. Desarrollamos un método orientado por datos para convertir las categorías de hábitat que maneja la UICN en cobertura de terreno basado en los datos de localidad puntual de 6,986 especies de mamíferos terrestres, aves, anfibios y reptiles. Extrajimos la categoría de cobertura de terreno en cada localidad puntual y la cotejamos con la categoría o categorías de hábitat de UICN asignada a cada especie incidente en la localidad. Después modelamos cada categoría de cobertura de terreno como función del hábitat según la UICN usando modelos de regresión logística. Las proporciones de probabilidad resultantes fueron usadas para evaluar la solidez de la asociación entre cada categoría de hábitat y de cobertura de terreno. Después comparamos el desempeño de nuestro modelo orientado por datos con el desempeño de una tabla de conversión publicada basada en el conocimiento de expertos. Calculamos la asociación entre las categorías de hábitat y las de cobertura de terreno como una variable continua, pero para mapear el AOH como una presencia o ausencia binaria, fue necesario aplicar un umbral de asociación. Este umbral puede ser elegido por el usuario de acuerdo con el balance requerido entre los errores de omisión y comisión. Algunos hábitats (p. ej.: bosques y desiertos) fueron asignados a las categorías de cobertura de terreno con más confianza que otros (p. ej.: humedales y artificiales). El modelo de conversión orientado por los datos y el conocimiento de los expertos tuvieron un desempeño igual de eficiente, pero el modelo proporcionó una mayor estandarización, objetividad y repetitividad. Además, nuestra estrategia permitió una mayor flexibilidad en el uso de los resultados y de la incertidumbre para ser cuantificados. Nuestro modelo puede modificarse para análisis regionales y para diferentes grupos taxonómicos.

Clarifying the relationship between body size and extinction risk in amphibians by complete mapping of model space.

In vertebrates, large body size is often a key diagnostic feature of species threatened with extinction. However, in amphibians the link between body size and extinction risk is highly uncertain, with previous studies suggesting positive, negative, u-shaped, or no relationship. Part of the reason for this uncertainty is 'researcher degrees of freedom': the subjectivity and selectivity in choices associated with specifying and fitting models. Here, I clarify the size-threat association in amphibians using Specification Curve Analysis, an analytical approach from the social sciences that attempts to minimize this problem by complete mapping of model space. I find strong support for prevailing negative associations between body size and threat status, the opposite of patterns typical in other vertebrates. This pattern is largely explained by smaller species having smaller geographic ranges, but smaller amphibian species also appear to lack some of the life-history advantages (e.g. higher reproductive output) that are often assumed to 'protect' small species in other taxa. These results highlight the need for a renewed conservation focus on the smallest species of the world's most threatened class of vertebrates, as aquatic habitats become increasingly degraded by human activity.

Automated conservation assessment of the orchid family with deep learning.

International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List assessments are essential for prioritizing conservation needs but are resource intensive and therefore available only for a fraction of global species richness. Automated conservation assessments based on digitally available geographic occurrence records can be a rapid alternative, but it is unclear how reliable these assessments are. We conducted automated conservation assessments for 13,910 species (47.3% of the known species in the family) of the diverse and globally distributed orchid family (Orchidaceae), for which most species (13,049) were previously unassessed by IUCN. We used a novel method based on a deep neural network (IUC-NN). We identified 4,342 orchid species (31.2% of the evaluated species) as possibly threatened with extinction (equivalent to IUCN categories critically endangered [CR], endangered [EN], or vulnerable [VU]) and Madagascar, East Africa, Southeast Asia, and several oceanic islands as priority areas for orchid conservation. Orchidaceae provided a model with which to test the sensitivity of automated assessment methods to problems with data availability, data quality, and geographic sampling bias. The IUC-NN identified possibly threatened species with an accuracy of 84.3%, with significantly lower geographic evaluation bias relative to the IUCN Red List and was robust even when data availability was low and there were geographic errors in the input data. Overall, our results demonstrate that automated assessments have an important role to play in identifying species at the greatest risk of extinction.

Evaluación Automatizada de la Conservación de la Familia Orchidaceae mediante Aprendizaje Profundo Resumen Los análisis de la Lista Roja de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN) son esenciales para la priorización de las necesidades de conservación, pero requieren de muchos recursos y por lo tanto están disponibles sólo para una fracción de la riqueza mundial de especies. Las evaluaciones automatizadas de la conservación basadas en los registros disponibles de presencia geográfica pueden ser una alternativa rápida pero no está claro cuán confiables son estas evaluaciones. Realizamos evaluaciones automatizadas de la conservación para 13,910 especies (47.3% de las especies conocidas de la familia) de la diversa y mundialmente distribuida familia de las orquídeas (Orchidaceae), en la cual la mayoría de las especies (13,049) no tenían una valoración previa por parte de la UICN. Usamos un método novedoso basado en una red neural profunda (IUC-NN). Identificamos 4,342 especies de orquídeas (31.2% de las especies evaluadas) como posiblemente amenazadas por la extinción (equivalente a las categorías de la UICN en peligro crítico [CR], en peligro [EN] o vulnerable [VU]) y a Madagascar, África Occidental, el sudeste de Asia y varias islas oceánicas como áreas prioritarias para la conservación de orquídeas. La familia Orchidaceae proporcionó un modelo con el cual probar la sensibilidad de los métodos de evaluación automatizada ante problemas con la disponibilidad de datos, la calidad de los datos y los sesgos de muestreo geográfico. La IUC-NN identificó posibles especies amenazadas con una certeza de 84.3% con un sesgo de evaluación geográfica significativamente más bajo en relación con la Lista Roja de la UICN y mostró solidez incluso cuando la disponibilidad de datos fue baja y hubo errores geográficos en los datos de entrada. En general, nuestros resultados demostraron que las evaluaciones automatizadas tienen un papel importante que desempeñar en la identificación de especies con mayor riesgo de extinción.

Combined effects of life-history traits and human impact on extinction risk of freshwater megafauna.

Megafauna species are intrinsically vulnerable to human impact. Freshwater megafauna (i.e., freshwater animals ≥30 kg, including fishes, mammals, reptiles, and amphibians) are subject to intensive and increasing threats. Thirty-four species are listed as critically endangered on the International Union for Conservation of Nature (IUCN). Red List of Threatened Species, the assessments for which are an important basis for conservation actions but remain incomplete for 49 (24%) freshwater megafauna species. Consequently, the window of opportunity for protecting these species could be missed. Identifying the factors that predispose freshwater megafauna to extinction can help predict their extinction risk and facilitate more effective and proactive conservation actions. Thus, we collated 8 life-history traits for 206 freshwater megafauna species. We used generalized linear mixed models to examine the relationships between extinction risk based on the IUCN Red List categories and the combined effect of multiple traits, as well as the effect of human impact on these relationships for 157 classified species. The most parsimonious model included human impact and traits related to species' recovery potential including life span, age at maturity, and fecundity. Applying the most parsimonious model to 49 unclassified species predicted that 17 of them are threatened. Accounting for model predictions together with IUCN Red List assessments, 50% of all freshwater megafauna species are considered threatened. The Amazon and Yangtze basins emerged as global diversity hotspots of threatened freshwater megafauna, in addition to existing hotspots, including the Ganges-Brahmaputra and Mekong basins and the Caspian Sea region. Assessment and monitoring of those species predicted to be threatened are needed, especially in the Amazon and Yangtze basins. Investigation of life-history traits and trends in population and distribution, regulation of overexploitation, maintaining river connectivity, implementing protected areas focusing on freshwater ecosystems, and integrated basin management are required to protect threatened freshwater megafauna in diversity hotspots.

Efectos Combinados de los Rasgos de la Historia de Vida y el Impacto Humano sobre el Riesgo de Extinción de la Megafauna de Agua Dulce Resumen Las especies de megafauna son intrínsecamente vulnerables al impacto humano. La megafauna de agua dulce (es decir, los animales ≥30 kg, incluyendo peces, mamíferos, reptiles y anfibios) está sujeta a amenazas intensivas y en aumento. La Lista Roja de la UICN (Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza) lista a 34 especies en peligro crítico de extinción. Las evaluaciones para esta lista son un cimiento importante para las acciones de conservación, pero permanecen incompletas para 49 (24%) de las especies de megafauna de agua dulce. Como consecuencia, la ventana de oportunidad para la protección de estas especies podría perderse. La identificación de los factores que predisponen a la megafauna de agua dulce a la extinción puede ayudar a predecir el riesgo de extinción para cada especie y facilitar acciones de conservación más efectivas y proactivas. Por lo anterior, recopilamos ocho rasgos de historia de vida para 206 especies de megafauna de agua dulce. Usamos modelos lineales generalizados mixtos para examinar las relaciones entre el riesgo de extinción medido con base en las categorías de la Lista Roja de la UICN y el efecto combinado de diferentes rasgos, así como el efecto del impacto humano sobre estas relaciones para 157 especies clasificadas. El modelo más parsimonioso incluyó al impacto humano y a los rasgos relacionados con el potencial de recuperación de las especies como el ciclo de vida, edad de madurez y fecundidad. La aplicación de este modelo a las 49 especies sin clasificación pronosticó que 17 de ellas están amenazadas. Si consideramos las predicciones del modelo junto con las evaluaciones de la Lista Roja de la UICN, el 50% de todas las especies de megafauna de agua dulce están consideradas como amenazadas. Las cuencas del Amazonas y del Yangtze surgieron como puntos calientes de diversidad mundial, junto con las cuencas del Ganges-Brahmaputra y el Mekong y la región del mar Caspio. Es urgente evaluar y monitorear a aquellas especies que se pronostica estén amenazadas, especialmente en las cuencas del Amazonas y del Yangtze. Se requieren investigaciones sobre los rasgos de la historia de vida y las tendencias poblacionales y de distribución, la regulación de la sobreexplotación, el mantenimiento de la conectividad entre ríos, la implementación de áreas protegidas enfocadas en los ecosistemas de agua dulce y un manejo integrado de cuencas para proteger a la megafauna de agua dulce en los puntos calientes de diversidad.