Are Species’ Range Limits Simply Niche Limits Writ Large? A Review of Transplant Experiments beyond the Range
Notice bibliographique
Résumé
Many species' range limits (RL) occur across continuous environmental gradients without obvious barriers imposing them. Such RL are expected to reflect niche limits (NL) and thus to occur where populations cease to be self-sustaining. Transplant experiments comparing fitness within and beyond species' ranges can test this hypothesis, but interpretive power depends strongly on experimental design. We first identify often overlooked aspects of transplant design that are critical to establishing the causes of RL, especially incorporating transplant sites at, and source populations from, the range edge. We then conduct a meta-analysis of published beyond-range transplant experiments (n = 11 tests). Most tests (75%) found that performance declined beyond the range, with the strongest declines detected when the measure of performance was lifetime fitness (83%), suggesting that RL commonly involve niche constraints (declining habitat quality). However, only 46% supported range limits occurring at NL; 26% (mostly geographic RL) fell short of NL with self-sustaining transplants beyond the range, and 23% (all elevational RL) exceeded NL with range-edge populations acting as demographic sinks. These data suggest an important but divergent role for dispersal, which may commonly constrain geographic distributions while extending elevational limits. Meta-analysis results also supported the importance of biotic interactions at RL, particularly the long-held assertion of their role in causing low-elevation and equatorial limits.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».