Facilitating climate‐change‐induced range shifts across continental land‐use barriers
Notice bibliographique
Résumé
Climate changes impose requirements for many species to shift their ranges to remain within environmentally tolerable areas, but near-continuous regions of intense human land use stretching across continental extents diminish dispersal prospects for many species. We reviewed the impact of habitat loss and fragmentation on species' abilities to track changing climates and existing plans to facilitate species dispersal in response to climate change through regions of intensive land uses, drawing on examples from North America and elsewhere. We identified an emerging analytical framework that accounts for variation in species' dispersal capacities relative to both the pace of climate change and habitat availability. Habitat loss and fragmentation hinder climate change tracking, particularly for specialists, by impeding both propagule dispersal and population growth. This framework can be used to identify prospective modern-era climatic refugia, where the pace of climate change has been slower than surrounding areas, that are defined relative to individual species' needs. The framework also underscores the importance of identifying and managing dispersal pathways or corridors through semi-continental land use barriers that can benefit many species simultaneously. These emerging strategies to facilitate range shifts must account for uncertainties around population adaptation to local environmental conditions. Accounting for uncertainties in climate change and dispersal capabilities among species and expanding biological monitoring programs within an adaptive management paradigm are vital strategies that will improve species' capacities to track rapidly shifting climatic conditions across landscapes dominated by intensive human land use.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».