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Enregistrement W2062654191 · doi:10.1111/j.1600-0706.2013.00430.x

Movement, impacts and management of plant distributions in response to climate change: insights from invasions

2013· article· en· W2062654191 sur OpenAlexfundno aff
Paul Caplat, Pierre‐Olivier Cheptou, Jeffrey M. Diez, Antoine Guisan, Brendon M. H. Larson, Andrew S. MacDougall, Duane A. Peltzer, David M. Richardson, Katriona Shea, Mark van Kleunen, R. Zhang, Yvonne M. Buckley

Notice bibliographique

RevueOikos · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversité de LausanneDST-NRF Centre of Excellence for Invasion BiologySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAustralian GovernmentCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaEcological Society of AmericaCentre of Excellence for Environmental Decisions, Australian Research CouncilNational Science Foundation
Mots-clésEcologyClimate changeBiomeEcosystemBiodiversityEcosystem ecologyApplied ecologyEcological forecastingEvolutionary ecologyGlobal warmingEnvironmental resource managementBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthesis Prediction and management of species responses to climate change is an urgent but relatively young research field. Therefore, climate change ecology must by necessity borrow from other fields. Invasion ecology is particularly well‐suited to informing climate change ecology because both invasion ecology and climate change ecology address the trajectories of rapidly changing novel systems. Here we outline the broad range of active research questions in climate change ecology where research from invasion ecology can stimulate advances. We present ideas for how concepts, case‐studies and methodology from invasion ecology can be adapted to improve prediction and management of species responses to climate change. A major challenge in this era of rapid climate change is to predict changes in species distributions and their impacts on ecosystems, and, if necessary, to recommend management strategies for maintenance of biodiversity or ecosystem services. Biological invasions, studied in most biomes of the world, can provide useful analogs for some of the ecological consequences of species distribution shifts in response to climate change. Invasions illustrate the adaptive and interactive responses that can occur when species are confronted with new environmental conditions. Invasion ecology complements climate change research and provides insights into the following questions: 1) how will species distributions respond to climate change? 2) how will species movement affect recipient ecosystems? And 3) should we, and if so how can we, manage species and ecosystems in the face of climate change? Invasion ecology demonstrates that a trait‐based approach can help to predict spread speeds and impacts on ecosystems, and has the potential to predict climate change impacts on species ranges and recipient ecosystems. However, there is a need to analyse traits in the context of life‐history and demography, the stage in the colonisation process (e.g. spread, establishment or impact), the distribution of suitable habitats in the landscape, and the novel abiotic and biotic conditions under which those traits are expressed. As is the case with climate change, invasion ecology is embedded within complex societal goals. Both disciplines converge on similar questions of ‘when to intervene?‘ and ‘what to do?‘ which call for a better understanding of the ecological processes and social values associated with changing ecosystems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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