Accounting for regional niche variation in habitat suitability models
Notice bibliographique
Résumé
Ecological niche modeling has become an increasingly important tool to address issues in many fields of basic and applied ecology. The ecological niche space occupied across the geographic range, particularly for wide‐ranging species, may vary for a variety of evolutionary and non‐evolutionary reasons. However, ecological niche models are often applied over large geographic areas without regard for the potential effects of regional variation in adaptation, environmental conditions and their interactions, and species responses, thus significantly reducing their accuracy and utility. We develop regionally partitioned ecological niche models, using GARP, for the wide‐ranging North American tree Gleditsia triacanthos (Fabaceae) . Models were constructed based on known tree occurrences at peripheral and range‐centre locations, as well as across the geographic range as a whole. Our results suggest that the niche space occupied by G. triacanthos varies regionally and that between some regions in particular there may be a complete absence of niche overlap. In particular, while there is some overlap between the niche space occupied by trees in the western and central regions of the range, there appears to be virtually no overlap in the niche space occupied by trees in the south of the range and that occupied by western and central trees. This lack of overlap appears to be driven primarily by regional differences in abiotic conditions, rather than regional adaptation per se. The results of our study have several important implications for the future development of habitat suitability models over large geographic areas. Spatial partitioning of data is clearly necessary to improve predictions of models where regional niche variation occurs. For wide‐ranging species in particular, regional differences in ecological characteristics may cause apparent niche variation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».