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.

Multinational evaluation of genetic diversity indicators for the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework.

Under the recently adopted Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, 196 Parties committed to reporting the status of genetic diversity for all species. To facilitate reporting, three genetic diversity indicators were developed, two of which focus on processes contributing to genetic diversity conservation: maintaining genetically distinct populations and ensuring populations are large enough to maintain genetic diversity. The major advantage of these indicators is that they can be estimated with or without DNA-based data. However, demonstrating their feasibility requires addressing the methodological challenges of using data gathered from diverse sources, across diverse taxonomic groups, and for countries of varying socio-economic status and biodiversity levels. Here, we assess the genetic indicators for 919 taxa, representing 5271 populations across nine countries, including megadiverse countries and developing economies. Eighty-three percent of the taxa assessed had data available to calculate at least one indicator. Our results show that although the majority of species maintain most populations, 58% of species have populations too small to maintain genetic diversity. Moreover, genetic indicator values suggest that IUCN Red List status and other initiatives fail to assess genetic status, highlighting the critical importance of genetic indicators.

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.

Extinction risk predictions for the world's flowering plants to support their conservation.

More than 70% of all vascular plants lack conservation status assessments. We aimed to address this shortfall in knowledge of species extinction risk by using the World Checklist of Vascular Plants to generate the first comprehensive set of predictions for a large clade: angiosperms (flowering plants, c. 330 000 species). We used Bayesian Additive Regression Trees (BART) to predict the extinction risk of all angiosperms using predictors relating to range size, human footprint, climate, and evolutionary history and applied a novel approach to estimate uncertainty of individual species-level predictions. From our model predictions, we estimate 45.1% of angiosperm species are potentially threatened with a lower bound of 44.5% and upper bound of 45.7%. Our species-level predictions, with associated uncertainty estimates, do not replace full global, or regional Red List assessments, but can be used to prioritise predicted threatened species for full Red List assessment and fast-track predicted non-threatened species for Least Concern assessments. Our predictions and uncertainty estimates can also guide fieldwork, inform systematic conservation planning and support global plant conservation efforts and targets.

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.

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.

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.

A standard approach for including climate change responses in IUCN Red List assessments.

The International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List is a central tool for extinction risk monitoring and influences global biodiversity policy and action. But, to be effective, it is crucial that it consistently accounts for each driver of extinction. Climate change is rapidly becoming a key extinction driver, but consideration of climate change information remains challenging for the IUCN. Several methods can be used to predict species' future decline, but they often fail to provide estimates of the symptoms of endangerment used by IUCN. We devised a standardized method to measure climate change impact in terms of change in habitat quality to inform criterion A3 on future population reduction. Using terrestrial nonvolant tetrapods as a case study, we measured this impact as the difference between the current and the future species climatic niche, defined based on current and future bioclimatic variables under alternative model algorithms, dispersal scenarios, emission scenarios, and climate models. Our models identified 171 species (13% out of those analyzed) for which their current red-list category could worsen under criterion A3 if they cannot disperse beyond their current range in the future. Categories for 14 species (1.5%) could worsen if maximum dispersal is possible. Although ours is a simulation exercise and not a formal red-list assessment, our results suggest that considering climate change impacts may reduce misclassification and strengthen consistency and comprehensiveness of IUCN Red List assessments.

Una estrategia estándar para incluir las respuestas al cambio climático en las evaluaciones de la Lista Roja de la UICN Resumen La Lista Roja de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN) es una herramienta central para el monitoreo del riesgo de extinción e influye sobre las acciones y políticas para la biodiversidad. Para que esta herramienta sea efectiva, es crucial que tenga en cuenta de manera regular cada factor de extinción. El cambio climático se está convirtiendo rápidamente en un factor de extinción importante, pero considerar información sobre este factor todavía es un reto para la UICN. Se pueden usar varios métodos para predecir la declinación de una especie en el futuro, pero generalmente fallan en proporcionar estimaciones de los síntomas del peligro usados por la UICN. Diseñamos un método estandarizado para medir el impacto del cambio climático en términos del cambio en la calidad del hábitat para informar el criterio A3 sobre la reducción futura de las poblaciones. Usamos a los tetrápodos terrestres no voladores como estudio de caso para medir este impacto como la diferencia entre el nicho climático actual y futuro de las especies, definido con base en las variables bioclimáticas actuales y futuras con algoritmos de modelos alternativos, escenarios de dispersión y emisión y modelos climáticos. Nuestros modelos identificaron 171 especies (13% de las especies analizadas) para las que su categoría actual en la lista roja podría empeorar bajo el criterio A3 si no logran dispersarse más allá de su distribución actual en el futuro. Las categorías para 14 especies (1.5%) podrían empeorar si es posible la dispersión máxima. Aunque realizamos una simulación y no una evaluación formal para listas rojas, nuestros resultados sugieren que considerar los impactos del cambio climático podría reducir la clasificación incorrecta y fortalecer la coherencia y exhaustividad de las evaluaciones de la Lista Roja de la UICN.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Contributions of the IUCN Red List of Ecosystems to risk-based design and management of protected and conserved areas in Africa.

Protected and conserved areas (PCAs) are key ecosystem management tools for conserving biodiversity and sustaining ecosystem services and social cobenefits. As countries adopt a 30% target for protection of land and sea under the Global Biodiversity Framework of the United Nations Convention on Biological Diversity, a critical question emerging is, which 30%? A risk-based answer to this question is that the 30% that returns the greatest reductions in risks of species extinction and ecosystem collapse should be protected. The International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List protocols provide practical methods for assessing these risks. All species, including humans, depend on the integrity of ecosystems for their well-being and survival. Africa is strategically important for ecosystem management due to convergence of high ecosystem diversity, intense pressures, and high levels of human dependency on nature. We reviewed the outcomes (e.g., applications of ecosystem red-list assessments to protected-area design, conservation planning, and management) of a symposium at the inaugural African Protected Areas Congress convened to discuss roles of the IUCN Red List of Ecosystems in the design and management of PCAs. Recent progress was made in ecosystem assessment, with 920 ecosystem types assessed against the IUCN Red List criteria across 21 countries. Although these ecosystems spanned a diversity of environments across the continent, the greatest thematic gaps were for freshwater, marine, and subterranean realms, and large geographic gaps existed in North Africa and parts of West and East Africa. Assessment projects were implemented by a diverse community of government agencies, nongovernmental organizations, and researchers. The assessments have influenced policy and management by informing extensions to and management of formal protected area networks supporting decision-making for sustainable development, and informing ecosystem conservation and threat abatement within boundaries of PCAs and in surrounding landscapes and seascapes. We recommend further integration of risk assessments in environmental policy and enhanced investment in ecosystem red-list assessment to fill current gaps.

Contribuciones de la Lista Roja de Ecosistemas de la UICN al diseño y manejo basados en riesgos de las áreas conservadas y protegidas en África Resumen Las áreas protegidas y conservadas (APC) son herramientas clave del manejo de ecosistemas para conservar la biodiversidad y mantener los servicios ambientales y los cobeneficios sociales. Conforme los países adoptan un objetivo de 30% para la protección del suelo y el mar bajo el Marco Mundial de Biodiversidad de la Convención sobre la Diversidad Biológica de las Naciones Unidas, surge una pregunta crítica: ¿cuál 30%? Una respuesta basada en riesgos a esta pregunta es que se debe proteger el 30% que rinda la mayor reducción del riesgo de extinción de especies y del colapso del ecosistema. Los protocolos de la Lista Roja de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN) proporcionan métodos prácticos para evaluar estos riesgos. Todas las especies, incluidos los humanos, dependen de la integridad de los ecosistemas para su bienestar y supervivencia. África tiene una importancia estratégica para el manejo de ecosistemas debido a la convergencia de una gran diversidad de ecosistemas, presiones intensas y un nivel elevado de dependencia del humano hacia la naturaleza. Revisamos los resultados (p. ej.: aplicaciones de las valoraciones de las listas rojas de ecosistemas al diseño de áreas protegidas, planeación de la conservación y manejo) de un simposio en el primer Congreso de Áreas Protegidas Africanas convocado para discutir el papel de la Lista Roja de Ecosistemas de la UICN en el diseño y manejo de las APC. Existen avances recientes en la evaluación de los ecosistemas, con 920 tipos de ecosistemas evaluados bajo los criterios de la Lista Roja de la UICN en 21 países. Mientras estos ecosistemas comprenden una diversidad de ambientes en todo el continente, los principales vacíos temáticos los encontramos para los dominios subterráneos, de agua dulce y marina, además de que existe un gran vacío geográfico en el norte de África y en partes del este y oeste africano. Los proyectos de evaluación fueron implementados por una comunidad diversa de agencias gubernamentales, organizaciones no gubernamentales e investigadores. La influencia de las evaluaciones sobre las políticas y el manejo se da con la información que proveen a las extensiones y el manejo de las redes de áreas protegidas formales, el apoyo para la toma de decisiones de desarrollo sustentable y la guía para la conservación de ecosistemas y el abatimiento de amenazas dentro de los límites de las APC y en los paisajes terrestres y marinos adyacentes. Recomendamos una mayor integración de las evaluaciones de riesgo dentro de las políticas ambientales y más inversión para las evaluaciones de lista roja de los ecosistemas cubrir los vacíos existentes.

Metrics for quantifying how much different threats contribute to red lists of species and ecosystems.

Red lists are a crucial tool for the management of threatened species and ecosystems. Among the information red lists provide, the threats affecting the listed species or ecosystem, such as pollution or hunting, are of special relevance. This information can be used to quantify the relative contribution of different threat factors to biodiversity loss by disaggregating the cumulative extinction risk across species into components that can be attributed to certain threats. We devised and compared 3 metrics that accomplish this and may be used as indicators. The first metric calculates the portion of the temporal change in red list index (RLI) values that is caused by each threat. The second metric attributes the deviation of an RLI value from its reference value to different threats. The third metric uses extinction probabilities that are inferred from red list categories to estimate the contribution of a threat to the expected loss of species or ecosystems within 50 years. We used data from Norwegian Red Lists to test and evaluate these metrics. The first metric captured only a minor portion of the biodiversity loss caused by threats because it ignores species whose red list category does not change. Management authorities will often be interested in the contribution of a given threat to the total deviation from the optimal state. This was measured by the remaining metrics. The second metric was best suited for comparisons across countries or taxonomic groups. The third metric conveyed the same information but uses numbers of species or ecosystem as its unit, which is likely more intuitive to lay people and may be preferred when communicating with stakeholders or the general public.

Medidas para cuantificar la contribución de las diferentes amenazas a las listas rojas de especies y ecosistemas Resumen Las listas rojas son una herramienta crucial para la gestión de los ecosistemas y las especies bajo amenaza. Entre la información que proporcionan estas listas, son de mucha relevancia las amenazas que afectan a los ecosistemas o especies en la lista, como la contaminación o la cacería. Esta información puede usarse para cuantificar la contribución relativa que tienen los diferentes factores de amenaza para la pérdida de la biodiversidad mediante la disgregación del riesgo de extinción acumulado de varias especies en componentes que pueden atribuirse a ciertas amenazas. Diseñamos y comparamos tres medidas que logran esto y que pueden usarse como indicadores. La primera medida calcula la porción del cambio temporal en los valores del índice de listas rojas (ILR) causado por cada amenaza. La segunda medida les atribuye a las diferentes amenazas la desviación de un valor del ILR de su valor de referencia. La tercera medida usa probabilidades de extinción inferidas a partir de las categorías de las listas rojas para estimar la contribución de una amenaza a la pérdida esperada de especies o ecosistemas dentro de 50 años. Usamos datos de las Listas Rojas de Noruega para probar y evaluar estas medidas. La primera medida sólo capturó una porción menor de la pérdida de la biodiversidad causada por amenazas porque ignora las especies cuya categorías no cambia. Las autoridades gestoras se interesan con frecuencia en la contribución de una amenaza a la desviación total del estado óptimo. Medimos lo anterior con las medidas restantes. La segunda medida fue la mejor para comparar entre países y grupo taxonómicos. La tercera medida comunicó la misma información, pero con los números de especies o ecosistemas como su unidad, lo cual probablemente sea más intuitivo en términos sencillos y pueda preferirse para comunicarse con los actores o el público en general.