MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1581561170 · doi:10.2172/1043882

Predicting the impacts of climate change on animal distributions: the importance of local adaptation and species' traits

2011· report· en· W1581561170 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan Hellmann, Neil F. Lobo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeRange (aeronautics)EcologyHabitatSpecies distributionGeographyLocal extinctionGlobal warmingPopulationEcosystemGlobal changeEnvironmental scienceBiological dispersalBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The geographic range limits of many species are strongly affected by climate and are expected to change under global warming. For species that are able to track changing climate over broad geographic areas, we expect to see shifts in species distributions toward the poles and away from the equator. A number of ecological and evolutionary factors, however, could restrict this shifting or redistribution under climate change. These factors include restricted habitat availability, restricted capacity for or barriers to movement, or reduced abundance of colonists due the perturbation effect of climate change. This research project examined the last of these constraints - that climate change could perturb local conditions to which populations are adapted, reducing the likelihood that a species will shift its distribution by diminishing the number of potential colonists. In the most extreme cases, species ranges could collapse over a broad geographic area with no poleward migration and an increased risk of species extinction. Changes in individual species ranges are the processes that drive larger phenomena such as changes in land cover, ecosystem type, and even changes in carbon cycling. For example, consider the poleward range shift and population outbreaks of the mountain pine beetle that has decimated millions of acres of Douglas fir trees in the western US and Canada. Standing dead trees cause forest fires and release vast quantities of carbon to the atmosphere. The beetle likely shifted its range because it is not locally adapted across its range, and it appears to be limited by winter low temperatures that have steadily increased in the last decades. To understand range and abundance changes like the pine beetle, we must reveal the extent of adaptive variation across species ranges - and the physiological basis of that adaptation - to know if other species will change as readily as the pine beetle. Ecologists tend to assume that range shifts are the dominant response of species to climate change, but our experiments suggest that other processes may act in some species that reduce the likelihood of geographic range change. In the first part of our DOE grant (ending 2008) we argued that the process of local adaptation of populations within a species range, followed by climatic changes that occur too quickly for adaptive evolution, is an underappreciated mechanism by which climate change could affect biodiversity. When this process acts, species ranges may not shift readily toward the poles, slowing the rate of species and biome change. To test this claim, we performed an experiment comparing core and peripheral populations in a series of field observations, translocation experiments, and genetic analyses. The papers in Appendix A were generated from 2005-2008 funding. In the second part of the DOE grant (ending 2011) we studied which traits promote population differentiation and local adaptation by building genomic resources for our study species and using these resources to reveal differences in gene expression in peripheral and core populations. The papers in Appendix B were generated from 2008-2011 funding. This work was pursued with two butterfly species that have contrasting life history traits (body size and resource specialization) and occupy a common ecosystem and a latitudinal range. These species enabled us to test the following hypotheses using a single phylogenetic group.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSpecies Distribution and Climate Change→Travaux en français237 207→