TY - JOUR A1 - Kauders, Anthony D. T1 - Andrei S. Markovits, Der Pass ist mein Zuhause. Aufgefangen in Wurzellosigkeit (Berlin: Neofelis Verlag, 2022), 326 pp. JF - PaRDeS Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-650417 SN - 978-3-86956-574-3 SN - 1614-6492 SN - 1862-7684 IS - 29 SP - 160 EP - 163 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Sun, Cheuk Him Ryan T1 - Kathryn Hellerstein and Song Lihong (eds.), China and Ashkenazic Jewry: Transnational Encounters (Munich: De Gruyter Oldenbourg, 2022), 359 pp. JF - PaRDeS Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-651277 SN - 978-3-86956-574-3 SN - 1614-6492 SN - 1862-7684 IS - 29 SP - 181 EP - 185 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Tusan, Michelle Elizabeth T1 - Jaclyn Granick, International Jewish Humanitarianism in the Age of the Great War (Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2021), 418 pp. JF - PaRDeS Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-651291 SN - 978-3-86956-574-3 SN - 1614-6492 SN - 1862-7684 IS - 29 SP - 187 EP - 190 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Tirosh-Samuelson, Hava T1 - Andrea Dara Cooper, Gendering Modern Jewish Thought (Bloomington, IN: Indiana University Press, 2021), 270 pp. JF - PaRDeS Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-651289 SN - 978-3-86956-574-3 SN - 1614-6492 SN - 1862-7684 IS - 29 SP - 185 EP - 187 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Weigand, Susanne T1 - Elisheva Baumgarten, Biblical Women and Jewish Daily Life in the Middle Ages (Philadelphia: University of Pennsylvania Press, 2022), 288 pp. JF - PaRDeS Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-651300 SN - 978-3-86956-574-3 SN - 1614-6492 SN - 1862-7684 IS - 29 SP - 190 EP - 192 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Brill, Fabio Alexander T1 - Applications of machine learning and open geospatial data in flood risk modelling N2 - Der technologische Fortschritt erlaubt es, zunehmend komplexe Vorhersagemodelle auf Basis immer größerer Datensätze zu produzieren. Für das Risikomanagement von Naturgefahren sind eine Vielzahl von Modellen als Entscheidungsgrundlage notwendig, z.B. in der Auswertung von Beobachtungsdaten, für die Vorhersage von Gefahrenszenarien, oder zur statistischen Abschätzung der zu erwartenden Schäden. Es stellt sich also die Frage, inwiefern moderne Modellierungsansätze wie das maschinelle Lernen oder Data-Mining in diesem Themenbereich sinnvoll eingesetzt werden können. Zusätzlich ist im Hinblick auf die Datenverfügbarkeit und -zugänglichkeit ein Trend zur Öffnung (open data) zu beobachten. Thema dieser Arbeit ist daher, die Möglichkeiten und Grenzen des maschinellen Lernens und frei verfügbarer Geodaten auf dem Gebiet der Hochwasserrisikomodellierung im weiteren Sinne zu untersuchen. Da dieses übergeordnete Thema sehr breit ist, werden einzelne relevante Aspekte herausgearbeitet und detailliert betrachtet. Eine prominente Datenquelle im Bereich Hochwasser ist die satellitenbasierte Kartierung von Überflutungsflächen, die z.B. über den Copernicus Service der Europäischen Union frei zur Verfügung gestellt werden. Große Hoffnungen werden in der wissenschaftlichen Literatur in diese Produkte gesetzt, sowohl für die akute Unterstützung der Einsatzkräfte im Katastrophenfall, als auch in der Modellierung mittels hydrodynamischer Modelle oder zur Schadensabschätzung. Daher wurde ein Fokus in dieser Arbeit auf die Untersuchung dieser Flutmasken gelegt. Aus der Beobachtung, dass die Qualität dieser Produkte in bewaldeten und urbanen Gebieten unzureichend ist, wurde ein Verfahren zur nachträglichenVerbesserung mittels maschinellem Lernen entwickelt. Das Verfahren basiert auf einem Klassifikationsalgorithmus der nur Trainingsdaten von einer vorherzusagenden Klasse benötigt, im konkreten Fall also Daten von Überflutungsflächen, nicht jedoch von der negativen Klasse (trockene Gebiete). Die Anwendung für Hurricane Harvey in Houston zeigt großes Potenzial der Methode, abhängig von der Qualität der ursprünglichen Flutmaske. Anschließend wird anhand einer prozessbasierten Modellkette untersucht, welchen Einfluss implementierte physikalische Prozessdetails auf das vorhergesagte statistische Risiko haben. Es wird anschaulich gezeigt, was eine Risikostudie basierend auf etablierten Modellen leisten kann. Solche Modellketten sind allerdings bereits für Flusshochwasser sehr komplex, und für zusammengesetzte oder kaskadierende Ereignisse mit Starkregen, Sturzfluten, und weiteren Prozessen, kaum vorhanden. Im vierten Kapitel dieser Arbeit wird daher getestet, ob maschinelles Lernen auf Basis von vollständigen Schadensdaten einen direkteren Weg zur Schadensmodellierung ermöglicht, der die explizite Konzeption einer solchen Modellkette umgeht. Dazu wird ein staatlich erhobener Datensatz der geschädigten Gebäude während des schweren El Niño Ereignisses 2017 in Peru verwendet. In diesem Kontext werden auch die Möglichkeiten des Data-Mining zur Extraktion von Prozessverständnis ausgelotet. Es kann gezeigt werden, dass diverse frei verfügbare Geodaten nützliche Informationen für die Gefahren- und Schadensmodellierung von komplexen Flutereignissen liefern, z.B. satellitenbasierte Regenmessungen, topographische und hydrographische Information, kartierte Siedlungsflächen, sowie Indikatoren aus Spektraldaten. Zudem zeigen sich Erkenntnisse zu den Schädigungsprozessen, die im Wesentlichen mit den vorherigen Erwartungen in Einklang stehen. Die maximale Regenintensität wirkt beispielsweise in Städten und steilen Schluchten stärker schädigend, während die Niederschlagssumme in tiefliegenden Flussgebieten und bewaldeten Regionen als aussagekräftiger befunden wurde. Ländliche Gebiete in Peru weisen in der präsentierten Studie eine höhere Vulnerabilität als die Stadtgebiete auf. Jedoch werden auch die grundsätzlichen Grenzen der Methodik und die Abhängigkeit von spezifischen Datensätzen and Algorithmen offenkundig. In der übergreifenden Diskussion werden schließlich die verschiedenen Methoden – prozessbasierte Modellierung, prädiktives maschinelles Lernen, und Data-Mining – mit Blick auf die Gesamtfragestellungen evaluiert. Im Bereich der Gefahrenbeobachtung scheint eine Fokussierung auf neue Algorithmen sinnvoll. Im Bereich der Gefahrenmodellierung, insbesondere für Flusshochwasser, wird eher die Verbesserung von physikalischen Modellen, oder die Integration von prozessbasierten und statistischen Verfahren angeraten. In der Schadensmodellierung fehlen nach wie vor die großen repräsentativen Datensätze, die für eine breite Anwendung von maschinellem Lernen Voraussetzung ist. Daher ist die Verbesserung der Datengrundlage im Bereich der Schäden derzeit als wichtiger einzustufen als die Auswahl der Algorithmen. N2 - Technological progress allows for producing ever more complex predictive models on the basis of increasingly big datasets. For risk management of natural hazards, a multitude of models is needed as basis for decision-making, e.g. in the evaluation of observational data, for the prediction of hazard scenarios, or for statistical estimates of expected damage. The question arises, how modern modelling approaches like machine learning or data-mining can be meaningfully deployed in this thematic field. In addition, with respect to data availability and accessibility, the trend is towards open data. Topic of this thesis is therefore to investigate the possibilities and limitations of machine learning and open geospatial data in the field of flood risk modelling in the broad sense. As this overarching topic is broad in scope, individual relevant aspects are identified and inspected in detail. A prominent data source in the flood context is satellite-based mapping of inundated areas, for example made openly available by the Copernicus service of the European Union. Great expectations are directed towards these products in scientific literature, both for acute support of relief forces during emergency response action, and for modelling via hydrodynamic models or for damage estimation. Therefore, a focus of this work was set on evaluating these flood masks. From the observation that the quality of these products is insufficient in forested and built-up areas, a procedure for subsequent improvement via machine learning was developed. This procedure is based on a classification algorithm that only requires training data from a particular class to be predicted, in this specific case data of flooded areas, but not of the negative class (dry areas). The application for hurricane Harvey in Houston shows the high potential of this method, which depends on the quality of the initial flood mask. Next, it is investigated how much the predicted statistical risk from a process-based model chain is dependent on implemented physical process details. Thereby it is demonstrated what a risk study based on established models can deliver. Even for fluvial flooding, such model chains are already quite complex, though, and are hardly available for compound or cascading events comprising torrential rainfall, flash floods, and other processes. In the fourth chapter of this thesis it is therefore tested whether machine learning based on comprehensive damage data can offer a more direct path towards damage modelling, that avoids explicit conception of such a model chain. For that purpose, a state-collected dataset of damaged buildings from the severe El Niño event 2017 in Peru is used. In this context, the possibilities of data-mining for extracting process knowledge are explored as well. It can be shown that various openly available geodata sources contain useful information for flood hazard and damage modelling for complex events, e.g. satellite-based rainfall measurements, topographic and hydrographic information, mapped settlement areas, as well as indicators from spectral data. Further, insights on damaging processes are discovered, which mainly are in line with prior expectations. The maximum intensity of rainfall, for example, acts stronger in cities and steep canyons, while the sum of rain was found more informative in low-lying river catchments and forested areas. Rural areas of Peru exhibited higher vulnerability in the presented study compared to urban areas. However, the general limitations of the methods and the dependence on specific datasets and algorithms also become obvious. In the overarching discussion, the different methods – process-based modelling, predictive machine learning, and data-mining – are evaluated with respect to the overall research questions. In the case of hazard observation it seems that a focus on novel algorithms makes sense for future research. In the subtopic of hazard modelling, especially for river floods, the improvement of physical models and the integration of process-based and statistical procedures is suggested. For damage modelling the large and representative datasets necessary for the broad application of machine learning are still lacking. Therefore, the improvement of the data basis in the field of damage is currently regarded as more important than the selection of algorithms. KW - flood risk KW - machine learning KW - open data KW - damage modelling KW - data-mining KW - Schadensmodellierung KW - Data-Mining KW - Hochwasserrisiko KW - maschinelles Lernen KW - offene Daten Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-555943 ER - TY - THES A1 - Schifferle, Lukas T1 - Optical properties of (Mg,Fe)O at high pressure T1 - Optische Eigenschaften von (Mg,Fe)O unter Hochdruck N2 - Large parts of the Earth’s interior are inaccessible to direct observation, yet global geodynamic processes are governed by the physical material properties under extreme pressure and temperature conditions. It is therefore essential to investigate the deep Earth’s physical properties through in-situ laboratory experiments. With this goal in mind, the optical properties of mantle minerals at high pressure offer a unique way to determine a variety of physical properties, in a straight-forward, reproducible, and time-effective manner, thus providing valuable insights into the physical processes of the deep Earth. This thesis focusses on the system Mg-Fe-O, specifically on the optical properties of periclase (MgO) and its iron-bearing variant ferropericlase ((Mg,Fe)O), forming a major planetary building block. The primary objective is to establish links between physical material properties and optical properties. In particular the spin transition in ferropericlase, the second-most abundant phase of the lower mantle, is known to change the physical material properties. Although the spin transition region likely extends down to the core-mantle boundary, the ef-fects of the mixed-spin state, where both high- and low-spin state are present, remains poorly constrained. In the studies presented herein, we show how optical properties are linked to physical properties such as electrical conductivity, radiative thermal conductivity and viscosity. We also show how the optical properties reveal changes in the chemical bonding. Furthermore, we unveil how the chemical bonding, the optical and other physical properties are affected by the iron spin transition. We find opposing trends in the pres-sure dependence of the refractive index of MgO and (Mg,Fe)O. From 1 atm to ~140 GPa, the refractive index of MgO decreases by ~2.4% from 1.737 to 1.696 (±0.017). In contrast, the refractive index of (Mg0.87Fe0.13)O (Fp13) and (Mg0.76Fe0.24)O (Fp24) ferropericlase increases with pressure, likely because Fe Fe interactions between adjacent iron sites hinder a strong decrease of polarizability, as it is observed with increasing density in the case of pure MgO. An analysis of the index dispersion in MgO (decreasing by ~23% from 1 atm to ~103 GPa) reflects a widening of the band gap from ~7.4 eV at 1 atm to ~8.5 (±0.6) eV at ~103 GPa. The index dispersion (between 550 and 870 nm) of Fp13 reveals a decrease by a factor of ~3 over the spin transition range (~44–100 GPa). We show that the electrical band gap of ferropericlase significantly widens up to ~4.7 eV in the mixed spin region, equivalent to an increase by a factor of ~1.7. We propose that this is due to a lower electron mobility between adjacent Fe2+ sites of opposite spin, explaining the previously observed low electrical conductivity in the mixed spin region. From the study of absorbance spectra in Fp13, we show an increasing covalency of the Fe-O bond with pressure for high-spin ferropericlase, whereas in the low-spin state a trend to a more ionic nature of the Fe-O bond is observed, indicating a bond weakening effect of the spin transition. We found that the spin transition is ultimately caused by both an increase of the ligand field-splitting energy and a decreasing spin-pairing energy of high-spin Fe2+. N2 - Geodynamische Prozesse werden von den physikalischen Materialeigenschaften unter den extremen Druck- und Temperaturbedingungen des Erdinneren gesteuert, gerade diese Areale sind aber faktisch nicht für direkte Beobachtungen zugänglich. Umso wichtiger ist es, die physikalischen Eigenschaften unter Bedingungen des Erdinneren zu untersuchen. Mit diesem Ziel vor Augen erlaubt das Studium der optischen Eigenschaften von Mineralen des Erdmantels, eine große Bandbreite an physikalischen Materialeigenschaften, in einer einfachen, reproduzierbaren und effizienten Art und Weise zu bestimmen. Dadurch bieten sich wichtige Einblicke in die physikalischen Prozessen des Erdinneren. Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf das System Mg-Fe-O, im Speziellen auf Periklas (MgO) und seine Eisen-haltige Variante Ferroperiklas ((Mg,Fe)O), ein wichtiger Baustein planetarer Körper. Das Hauptziel der Arbeit besteht darin Verbindungen zwischen optischen Eigenschaften und physikalischen Materialeigenschaften zu finden. Gerade der Spin-Übergang in Ferroperiklas, der zweithäufigsten Phase des unteren Erdmantels, ist dabei von Bedeutung, da damit Veränderungen in den physikalischen Materialeigenschaften einhergehen. Obwohl sich der Spinübergangsbereich vermutlich bis zur Kern-Mantel-Grenze erstreckt, sind die Auswirkungen des gemischten Spin-Zustandes, bei dem sowohl Hoch- als auch Tief-Spin präsent sind, nur unzureichend untersucht. Die hier vorgestellten Studien zeigen, wie optische Eigenschaften mit anderen wichtigen physikalischen Eigenschaften wie elektrischer und thermischer Leitfähigkeit, Viskosität oder auch mit der chemischen Bindung verbunden sind. Daraus lässt sich auch ableiten wie der Spin-Übergang in Ferroperiklas diese Eigenschaften beeinflusst. Von Raumbedingungen bis zu ~140 GPa sinkt der Brechungsindex von MgO um ~2.4 % von 1.737 auf 1.696 (±0.017). Im Gegensatz dazu steigt der Brechungsindex von (Mg0.87Fe0.13)O (Fp13) und (Mg0.76Fe0.24)O (Fp24) Ferroperiklas mit dem Druck an. Dies ist auf Fe-Fe Wechselwirkungen zwischen benachbarten Eisenpositionen zurückzuführen, die eine starke Verringerung der Polarisierbarkeit, wie im Falle von reinem MgO mit zunehmender Dichte, behindern. Eine Analyse der Dispersion des Brechungsindexes von MgO (Abnahme um ~23 % von 1 Atm zu ~103 GPa) offenbart eine Verbreiterung der Bandlücke von ~7.4 eV bei 1 Atm zu ~8.5 (±0.6) eV bei ~103 GPa. Die Messung der Dispersion (zwischen 550 und 870 nm) in Fp13 zeigt eine starke Abnahme über den Bereich des Spin-Überganges (~44–100 GPa) bis zu einem Faktor von ~3. Die Bandlücke nimmt in der Region des gemischten Spin-Zustandes signifikant auf bis zu ~4.7 eV zu (entspricht einer Zunahme um den Faktor ~1.7). Dies deutet auf eine Verringerung der Elektronen-Mobilität zwischen benachbarten Fe2+-Positionen mit unterschiedlichem Spin-Zustand hin, was die bereits in früheren Arbeiten beobachtete Abnahme der elektrischen Leitfähigkeit im Bereich des gemischten Spin-Zustandes erklärt. Absorptionsspektren an Fp13 zeigen eine Druck-bedingte Zunahme der Kovalenz der Fe-O Bindung für Ferroperiklas im Hoch-Spin Zustand, wohingegen Tief-Spin Ferroperiklas einen Trend zu einer mehr ionischen Fe-O Bindung auf-weist, was auf einen Bindungs-schwächenden Effekt des Spin-Wechsels hinweist. Der Übergang von Hoch- zu Tiefspin ist letztlich auf eine Zunahme der Ligandenfeldaufspaltungsenergie sowie eine abnehmende Spinpaarungsenergie von Hoch-Spin Fe2+ zurückzuführen. KW - optical properties KW - optische Eigenschaften KW - high pressure KW - Hochdruck KW - earth mantle KW - Erdmantel KW - diamond anvil cell KW - Diamantstempelzelle KW - ferropericlase KW - Ferroperiklas KW - spectroscopy KW - Spektroskopie Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-622166 ER - TY - THES A1 - Arend, Marius T1 - Comparing genome-scale models of protein-constrained metabolism in heterotrophic and photosynthetic microorganisms N2 - Genome-scale metabolic models are mathematical representations of all known reactions occurring in a cell. Combined with constraints based on physiological measurements, these models have been used to accurately predict metabolic fluxes and effects of perturbations (e.g. knock-outs) and to inform metabolic engineering strategies. Recently, protein-constrained models have been shown to increase predictive potential (especially in overflow metabolism), while alleviating the need for measurement of nutrient uptake rates. The resulting modelling frameworks quantify the upkeep cost of a certain metabolic flux as the minimum amount of enzyme required for catalysis. These improvements are based on the use of in vitro turnover numbers or in vivo apparent catalytic rates of enzymes for model parameterization. In this thesis several tools for the estimation and refinement of these parameters based on in vivo proteomics data of Escherichia coli, Saccharomyces cerevisiae, and Chlamydomonas reinhardtii have been developed and applied. The difference between in vitro and in vivo catalytic rate measures for the three microorganisms was systematically analyzed. The results for the facultatively heterotrophic microalga C. reinhardtii considerably expanded the apparent catalytic rate estimates for photosynthetic organisms. Our general finding pointed at a global reduction of enzyme efficiency in heterotrophy compared to other growth scenarios. Independent of the modelled organism, in vivo estimates were shown to improve accuracy of predictions of protein abundances compared to in vitro values for turnover numbers. To further improve the protein abundance predictions, machine learning models were trained that integrate features derived from protein-constrained modelling and codon usage. Combining the two types of features outperformed single feature models and yielded good prediction results without relying on experimental transcriptomic data. The presented work reports valuable advances in the prediction of enzyme allocation in unseen scenarios using protein constrained metabolic models. It marks the first successful application of this modelling framework in the biotechnological important taxon of green microalgae, substantially increasing our knowledge of the enzyme catalytic landscape of phototrophic microorganisms. N2 - Genomweite Stoffwechselmodelle sind mathematische Darstellungen aller bekannten Reaktionen, die in einer Zelle ablaufen. In Kombination mit Einschränkungen, die auf physiologischen Messungen beruhen, wurden diese Modelle zur genauen Vorhersage von Stoffwechselflüssen und Auswirkungen von Manipulationene (z. B. Knock-outs) sowie zum Entwerfen von Metabolic Engineering Strategien verwendet. In jüngster Zeit hat sich gezeigt, dass proteinlimitierte Modelle, welche die Menge an Proteinen in einer Zelle als Modelbeschränkungen integrieren, ein erweitertes Modellierungspotenzial besitzen (insbesondere beim Überflussstoffwechsel) und gleichzeitig die Messungen der Nährstoffaufnahmerate eines Organismus optional machen. Die resultierenden Modelle quantifizieren die Unterhaltskosten eines bestimmten Stoffwechselflusses als die für die Katalyse erforderliche Mindestmenge an Enzymen. Die beobachtete Verbesserungen in den Voraussagefähigkeiten solcher Modelle werden durch die Parameterisierung mit unterschiedlichen in vitro und in vivo Approximationen der maximalen katalytischen Effizienz (Wechselzahl) aller Enyzme eines Organismus ermöglicht. In dieser Arbeit wurden verschiedene Verfahren zur Schätzung und Verfeinerung dieser Parameter auf der Grundlage von in vivo Proteomikdaten der Organismen Escherichia coli, Saccharomyces cerevisiae und Chlamydomonas reinhardtii entwickelt und angewendet. Der Unterschied zwischen den in vitro und in vivo berechneten katalytischen Raten für die drei Mikroorganismen wurde systematisch analysiert. Die Ergebnisse für die fakultativ heterotrophe Mikroalge C. reinhardtii erweitern die Menge an verfügbaren enzymkatalytischen Parametern für photosynthetische Organismen erheblich. Weiterhin deuten unsere Ergbnisse für C. reinhardtii auf eine globale Verringerung der Enzymeffizienz bei Heterotrophie im Vergleich zu anderen Wachstumsszenarien hin. Unabhängig vom modellierten Organismus konnte gezeigt werden, dass geschätzte in vivo Wechselzahlen die Genauigkeit der Vorhersagen von Proteinmengen im Vergleich zu in vitro Werten verbessern. Um die Vorhersagen von Proteinmengen weiter zu verbessern, wurden Modelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens trainiert, die Prediktoren basierend auf der proteinlimitierten Modellierung und der Proteinsequenz integrieren. Die Kombination der beiden Arten von Prediktoren übertraf die Leistung von Modellen mit nur einer Art von Prediktoren und lieferte gute Vorhersageergebnisse, ohne auf experimentelle Transkriptionsdaten angewiesen zu sein. Die vorgestellte Arbeit stellt einen wertvollen Fortschritt bei der Vorhersage der Enzymallokation in unbekannten Szenarien unter Verwendung von proteinlimitierten Stoffwechselmodellen dar. Sie markiert die erste erfolgreiche Anwendung dieses Modellierungsverfahren in dem biotechnologisch wichtigen Taxon der grünen Mikroalgen und erweitert unser Wissen über die enzymkatalytische Landschaft phototropher Mikroorganismen entscheidend. T2 - Vergleich und Analyse genomweiter Modelle des protein-limitierten Metabolismus in heterotrophen und photosynthetischen Microorganismen KW - Metabolic Modeling KW - Systems Biology KW - Computational Biology KW - Proteomics KW - computergestützte Biologie KW - metabolische Modellierung KW - Proteomics KW - Systembiologie Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-651470 ER - TY - JOUR A1 - Zurell, Damaris A1 - König, Christian A1 - Malchow, Anne-Kathleen A1 - Kapitza, Simon A1 - Bocedi, Greta A1 - Travis, Justin M. J. A1 - Fandos, Guillermo T1 - Spatially explicit models for decision-making in animal conservation and restoration JF - Ecography : pattern and diversity in ecology / Nordic Ecologic Society Oikos N2 - Models are useful tools for understanding and predicting ecological patterns and processes. Under ongoing climate and biodiversity change, they can greatly facilitate decision-making in conservation and restoration and help designing adequate management strategies for an uncertain future. Here, we review the use of spatially explicit models for decision support and to identify key gaps in current modelling in conservation and restoration. Of 650 reviewed publications, 217 publications had a clear management application and were included in our quantitative analyses. Overall, modelling studies were biased towards static models (79%), towards the species and population level (80%) and towards conservation (rather than restoration) applications (71%). Correlative niche models were the most widely used model type. Dynamic models as well as the gene-to-individual level and the community-to-ecosystem level were underrepresented, and explicit cost optimisation approaches were only used in 10% of the studies. We present a new model typology for selecting models for animal conservation and restoration, characterising model types according to organisational levels, biological processes of interest and desired management applications. This typology will help to more closely link models to management goals. Additionally, future efforts need to overcome important challenges related to data integration, model integration and decision-making. We conclude with five key recommendations, suggesting that wider usage of spatially explicit models for decision support can be achieved by 1) developing a toolbox with multiple, easier-to-use methods, 2) improving calibration and validation of dynamic modelling approaches and 3) developing best-practise guidelines for applying these models. Further, more robust decision-making can be achieved by 4) combining multiple modelling approaches to assess uncertainty, and 5) placing models at the core of adaptive management. These efforts must be accompanied by long-term funding for modelling and monitoring, and improved communication between research and practise to ensure optimal conservation and restoration outcomes. KW - adaptive management KW - biodiversity conservation KW - cost optimisation KW - ecosystem restoration KW - global change KW - predictive models Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1111/ecog.05787 SN - 1600-0587 IS - 4 SP - 1 EP - 16 PB - Wiley-Blackwell CY - Oxford ER -