MADRID, 27 (EUROPA PRESS)
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El estudio, publicado en la revista 'PLOS Biology' por Gabriel Henrique de Oliveira Caetano, de la Universidad Ben-Gurion del Néguev (Israel), y sus colegas, presenta una novedosa herramienta de aprendizaje automático para evaluar el riesgo de extinción y, a continuación, utiliza esta herramienta para demostrar que las especies de reptiles que no figuran en la lista por falta de evaluación o datos tienen más probabilidades de estar amenazadas que las especies evaluadas.
La Lista Roja de Especies Amenazadas de la UICN es la evaluación más completa del riesgo de extinción de las especies y sirve de base para las políticas y prácticas de conservación a nivel mundial. Sin embargo, el proceso de categorización de las especies es laborioso y está sujeto a sesgos, ya que depende en gran medida de la curación manual por parte de expertos humanos; por ello, muchas especies animales no han sido evaluadas o carecen de datos suficientes, lo que crea lagunas en las medidas de protección.
Para evaluar 4.369 especies de reptiles que antes no podían ser priorizadas para su conservación y desarrollar métodos precisos para evaluar el riesgo de extinción de especies oscuras, estos investigadores crearon un modelo informático de aprendizaje automático.
El modelo asignó las categorías de riesgo de extinción de la UICN al 40% de los reptiles del mundo que carecían de evaluaciones publicadas o estaban clasificados como "DD" ("Data Deficient") en el momento del estudio. Los investigadores validaron la precisión del modelo, comparándolo con las categorizaciones de riesgo de la Lista Roja.
Descubrieron que el número de especies amenazadas es mucho mayor que el reflejado en la Lista Roja de la UICN y que tanto los reptiles no evaluados ("No evaluados" o "NE") como los de datos insuficientes tenían más probabilidades de estar amenazados que las especies evaluadas.
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Advierten de que se necesitan estudios futuros para comprender mejor los factores específicos que subyacen al riesgo de extinción en los taxones de reptiles amenazados, para obtener mejores datos sobre los taxones de reptiles oscuros y para crear planes de conservación que incluyan las especies amenazadas recientemente identificadas.
Según los autores, "en conjunto, estos modelos predicen que el estado de conservación de los reptiles es mucho peor de lo que se estima actualmente, y que es necesario actuar de inmediato para evitar la desaparición de la biodiversidad de reptiles".
"Las regiones y los taxones que identificamos como probablemente más amenazados deberían ser objeto de mayor atención en las nuevas evaluaciones y en la planificación de la conservación --añaden--. Por último, el método que presentamos aquí puede aplicarse fácilmente para ayudar a colmar las lagunas de evaluación de otros taxones menos conocidos".
El coautor Shai Meiri subraya que "es importante señalar que las especies de reptiles adicionales identificadas como amenazadas por nuestros modelos no están distribuidas al azar en el mundo o en el árbol evolutivo de los reptiles".
"Nuestra información añadida pone de manifiesto que hay más especies de reptiles en peligro, sobre todo en Australia, Madagascar y la cuenca del Amazonas, todos los cuales tienen una gran diversidad de reptiles y deberían ser objeto de un esfuerzo de conservación adicional --explica--. Además, grupos ricos en especies, como las salamanquesas y los elápidos (cobras, mambas, serpientes de coral y otras), están probablemente más amenazados de lo que destaca actualmente la Evaluación Mundial de Reptiles, estos grupos también deberían ser objeto de una mayor atención en materia de conservación".
Por su parte, el coautor Uri Roll destaca que este trabajo "podría ser muy importante para ayudar a los esfuerzos globales para priorizar la conservación de las especies en riesgo, por ejemplo utilizando el mecanismo de la lista roja de la UICN".
"Nuestro mundo se enfrenta a una crisis de biodiversidad y a graves cambios provocados por el hombre en los ecosistemas y las especies, pero los fondos destinados a la conservación son muy limitados --recuerda--. Por ello, es fundamental que utilicemos estos fondos limitados donde puedan aportar más beneficios. Herramientas avanzadas como las que hemos empleado aquí, junto con la acumulación de datos, podrían reducir en gran medida el tiempo y el coste necesarios para evaluar el riesgo de extinción, y así allanar el camino para una toma de decisiones de conservación más informada", concluye.
