Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Desempenho de novilhas de corte até o parto recebendo diferentes níveis de suplementação durante o período reprodutivo, aos 14 meses de idade

Avaliou-se o desempenho de novilhas de corte até o parto submetidas a diferentes níveis de suplementação em pastagem natural durante o primeiro período reprodutivo, dos 14 aos 17 meses. Foram utilizadas 98 novilhas contemporâneas do mesmo rebanho dos grupos genéticos Charolês, Nelore e suas cruzas, com peso médio de 255 kg. As novilhas foram distribuídas em três grupos: sem suplementação; com suplementação de 3,5 g/kg do peso corporal; com suplementação de 7,0 g/kg do peso corporal. O peso ao final e o ganho de peso médio diário durante o período de suplementação foi maior entre as novilhas do grupo com suplementação na proporção de 7,0 g/kg (322 e 0,701 kg) em comparação àquelas sob suplementação na proporção de 3,5 g/kg (302 e 0,464 kg) e sem suplementação (288 e 0,425 kg), que não diferiram entre si. O escore de condição corporal ao final da suplementação diferiu entre os três grupos com 3,07; 3,33 e 3,47 pontos, respectivamente, para novilhas sem suplementação; com suplementação na proporção de 3,5 g/kg do peso corporal; com suplementação na proporção de 7,0 g/kg do peso corporal. A porcentagem de prenhez foi influenciada significativamente pelo nível de suplementação, sendo de 35,0; 34,2 e 70,0%, respectivamente. Os dois grupos sob suplementação tiveram maior taxa de concepção na metade inicial do período reprodutivo. A média de idade das novilhas ao parto foi de 785, 778 e 761 dias, respectivamente. O ganho médio diário e a condição corporal foram semelhantes entre as novilhas dos dois grupos genéticos, porém o peso ao início e ao final do período de suplementação foi maior nas filhas de touros charoleses em relação às de touros nelores, refletindo-se nas taxas de manifestação de estro (68,8 vs. 38,2) e de prenhez (60,9 vs. 26,5). As características relacionadas ao parto das novilhas não foram influenciadas pelos níveis de suplementação durante o período reprodutivo. A suplementação durante o período de acasalamento aumenta o desempenho reprodutivo de novilhas aos 14 meses de idade