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dc.date.available
2024-05-14T10:06:57Z  
dc.identifier.citation
Laurito, Magdalena; (2024): Registros de presencia de nueve especies de Culex (Melanoconion) utilizadas para generar la partición de datos para modelos de distribución de especies actuales y futuros en el Neotrópico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. (dataset). http://hdl.handle.net/11336/235283  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/235283  
dc.description.abstract
Anthropogenic activities are altering ecosystem stability and climate worldwide, which is disturbing and shifting arbovirus vector distributions. Although the overall geographic range of some epidemiologically important species is recognized, the spatiotemporal variation for other species in the context of climate change remains poorly understood. Here we predict the current potential distribution of 9 species of Culex (Melanoconion) based on an ecological niche modeling (ENM) approach and assess spatiotemporal variation in future climate change in the Neotropics. The most important environmental predictors were the mean temperature of the warmest season (27 °C), precipitation during the driest month (50 mm), and precipitation during the warmest season (>200 mm). The best current model for each species was transferred to the future general circulation model IPSL-CM6A-LR, using 2 shared socioeconomic pathway scenarios (ssp1-2.6, ssp5-8.5). Under both scenarios of climatic change, an expansion of suitable areas can be observed followed by a strong reduction for the medium–long future under the worst scenario. The multivariate environmental similarity surface analysis indicated future novel climates outside the current range. However, none of the species would occur in those areas. Even if many challenges remain in improving methods for forecasting species responses to global climate change and arbovirus transmission, ENM has strong potential to be applied to the geographic characterization of these systems. Our study can be used for the monitoring of Culex (Melanoconion) species populations and their associated arboviruses, contributing to develop region-specific public health surveillance programs.  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.title
Registros de presencia de nueve especies de Culex (Melanoconion) utilizadas para generar la partición de datos para modelos de distribución de especies actuales y futuros en el Neotrópico  
dc.type
dataset  
dc.date.updated
2024-05-14T10:01:13Z  
dc.description.fil
Fil: Laurito, Magdalena. Universidad Nacional de Chilecito. Departamento de Ciencias Basicas y Tecnologicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina  
dc.datacite.PublicationYear
2024  
dc.datacite.Creator
Laurito, Magdalena  
dc.datacite.affiliation
Universidad Nacional de Chilecito. Departamento de Ciencias Basicas y Tecnologicas  
dc.datacite.affiliation
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas  
dc.datacite.publisher
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas  
dc.datacite.subject
Zoología, Ornitología, Entomología, Etología  
dc.datacite.date
01/01/2020-08/12/2021  
dc.datacite.DateType
Recolectado  
dc.datacite.language
eng  
dc.datacite.version
1.0  
dc.subject.keyword
Ecological niche modeling  
dc.subject.keyword
Climate change  
dc.subject.keyword
MaxEnt  
dc.subject.keyword
Arbovirus  
dc.datacite.resourceTypeGeneral
dataset  
dc.conicet.datoinvestigacionid
16355  
dc.datacite.geolocation
Neotropico: -34.817359, -58.053148; -26.266534,  -58.61482; 25.400000, -80.600000; 20.317260, -105.367110;  
dc.datacite.formatedDate
2020-2021