Trait‐based climate change predictions of plant community structure in arid steppes
Notice bibliographique
Résumé
Summary Global climate change is possibly one of the most important challenges for current and future human populations due to its wide‐ranging effects on ecosystems. Global prediction models suggest that in some areas of the world (e.g. Northern Africa, Central America) an increase in aridity might strongly disturb agricultural production and affect food security. To counterbalance these negative effects, reliable predictive models are needed to anticipate ecosystem changes. We tested the ability of the Community Assembly by Trait‐based Selection ( CATS ) model that is based on the principle of maximum entropy and trait‐based environmental filtering, to predict actual and future plant community composition in the arid steppes of eastern Morocco. Specifically, we asked whether this model was adequate for predicting actual community composition, based on predicted community‐weighted mean ( CWM ) traits, and what would be the changes in community composition under various scenarios of climate change for the period 2080—2099. The CATS model could predict > 90% of actual community composition if the actual CWM traits were known but only ˜40% if the CWM values were predicted from estimated aridity and grazing values. The predictions of community composition for 2080—2099 suggested that, regardless of the climate change scenario considered, the dominant group in grazed and ungrazed sites would shift from ruderal species to stress‐tolerant sub‐shrubs, which would constitute up over 80% of total community composition in some cases. Synthesis . Our findings suggest that effects of climate change will strongly modify plant community structure in arid steppes, possibly accentuating the process of desertification, and reducing the pastoral value of the vegetation. Future research efforts should concentrate on the identification of strong trait–environment relationships to improve model predictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».