Supplemental Material - 1000 randomly-chosen candidate topologies for the Canadian butterfly phylogeny
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is driving rapid and accelerating shifts in range limits, both poleward expansions and equatorward contractions. However, many species are falling behind the pace of change in their dispersal into newly suitable habitats and now show “climate debts”, lags between predicted and observed range expansions under changing climates. Failure to track changing climates may be due to interspecific interactions such as particular food availability for specialists, abiotic barriers such as mountain ranges, or intrinsic traits such as dispersal limitation. A trait-based analysis of climate change performance would help identify causes of climate debt.\nTo understand the correlates of climate debt within a large clade of organisms we use historical and modern observations of butterflies from western Canada as a case study to construct and project individual climate-based environmental niche models. By comparing projected distributions based on historical records to observed modern distributions we are able to construct estimates of climate debt and evaluate the effect of dispersal ability, diet breadth and a proxy for range size on these species' measured climate debt.\nHigh levels of climate debt are accumulating within the butterflies of Western Canada, independently of dispersal ability, diet breadth and phylogeny. Range size emerges as the only variable that significantly reduces climate debt, suggesting that more narrowly-ranged species may be at risk of being squeezed out by both a reduction of suitable habitat in their current range and the failure to colonize newly available habitat. These findings underscore the need to investigate potential landscape-level determinants of climate debt that may be limiting range expansions in this group.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,255 | 0,037 |
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 ».