Mechanistic models for the spatial spread of species under climate change
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Notice bibliographique
Résumé
Global climate change is a major threat to biodiversity. The most common methods for predicting the response of biodiversity to changing climate do not explicitly incorporate fundamental evolutionary and ecological processes that determine species responses to changing climate, such as reproduction, dispersal, and adaptation. We provide an overview of an emerging mechanistic spatial theory of species range shifts under climate change. This theoretical framework explicitly defines the ecological processes that contribute to species range shifts via biologically meaningful dispersal, reproductive, and climate envelope parameters. We present methods for estimating the parameters of the model with widely available species occurrence and abundance data and then apply these methods to empirical data for 12 North American butterfly species to illustrate the potential use of the theory for global change biology. The model predicts species persistence in light of current climate change and habitat loss. On average, we estimate that the climate envelopes of our study species are shifting north at a rate of 3.25 +/- 1.36 km/yr (mean +/- SD) and that our study species produce 3.46 +/- 1.39 (mean +/- SD) viable offspring per individual per year. Based on our parameter estimates, we are able to predict the relative risk of our 12 study species for lagging behind changing climate. This theoretical framework improves predictions of global change outcomes by facilitating the development and testing of hypotheses, providing mechanistic predictions of current and future range dynamics, and encouraging the adaptive integration of theory and data. The theory is ripe for future developments such as the incorporation of biotic interactions and evolution of adaptations to novel climatic conditions, and it has the potential to be a catalyst for the development of more effective conservation strategies to mitigate losses of biodiversity from global climate change.
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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) | 0,062 | 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 découle