Distinguishing geographical range shifts from artefacts of detectability and sampling effort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The redistribution of species with climate change is well documented. Even so, the relative contribution of species detectability to the variation in measured range shift rates among species is poorly understood. How can true range shifts be discerned from sampling artefacts? Location Australia. Methods We simulate range shifts for species which differ in their abundance for comparison to patterns derived from empirical range shift data from two regional‐scale (100s km) empirical studies. We demonstrate the use of spatial occupancy data in a distance‐to‐edge (DTE) model to assess changes in geographical range edges of fish species within a temperate reef fish community. Results Simulations identified how sampling design can produce relatively larger error in range shift estimates in less abundant species, patterns that correspond with those observed in real data. Application of the DTE model allowed us to estimate the location of the true range edge with high accuracy in common species. In addition, upper confidence bounds for range edge estimates identified species with range edges that have likely shifted in location. Conclusions Simulation and modelling approaches used to quantify the level of confidence that can be placed in observed range shifts are particularly valuable for studies of marine species, where observations are typically few and patchy. Given the observed variability in range shift estimates, the inclusion of confidence bounds on estimates of geographical range edges will advance our capacity to disentangle true distributional change from artefacts of sampling design.
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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 | 0,011 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».