Climate change and species interactions: ways forward
Notice bibliographique
Résumé
With ongoing and rapid climate change, ecologists are being challenged to predict how individual species will change in abundance and distribution, how biotic communities will change in structure and function, and the consequences of these climate-induced changes for ecosystem functioning. It is now well documented that indirect effects of climate change on species abundances and distributions, via climatic effects on interspecific interactions, can outweigh and even reverse the direct effects of climate. However, a clear framework for incorporating species interactions into projections of biological change remains elusive. To move forward, we suggest three priorities for the research community: (1) utilize tractable study systems as case studies to illustrate possible outcomes, test processes highlighted by theory, and feed back into modeling efforts; (2) develop a robust analytical framework that allows for better cross-scale linkages; and (3) determine over what time scales and for which systems prediction of biological responses to climate change is a useful and feasible goal. We end with a list of research questions that can guide future research to help understand, and hopefully mitigate, the negative effects of climate change on biota and the ecosystem services they provide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».