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Enregistrement W2108967094 · doi:10.1111/1365-2435.12151

A genetics‐based Universal Community Transfer Function for predicting the impacts of climate change on future communities

2013· article· en· W2108967094 sur OpenAlexaff
Dana H. Ikeda, Helen M. Bothwell, Matthew K. Lau, Gregory A. O’Neill, Kevin C. Grady, Thomas G. Whitham

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMinistry of Forests
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEcologyBiodiversityClimate changeFoundation speciesProductivityGenetic diversityPopulation geneticsPopulationDiversity (politics)Functional ecologyConservation geneticsEcosystemGeneticsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Although the genetics of foundation plant species is known to be important drivers of biodiversity and community structure, and climate change is known to have ecological and evolutionary consequences for plants, no studies have integrated these concepts. Here we examine how their combined effects are likely to affect the diversity of future communities. We draw on several complimentary fields (community ecology, landscape genetics and biogeography) to model how climate change will alter productivity of foundation plant species and their associated communities. We focus on three issues: (i) genetic variation of foundation species influences community diversity; (ii) gene‐by‐environment interactions define associated communities; and (iii) relationships between productivity and species diversity follow predictable patterns. For many foundation species, responses to climate are population specific because populations are often genetically differentiated and locally adapted. Thus, biological models that examine the effects of climate change on species distribution, forest productivity, community structure or function, should incorporate population effects. Our genetics‐based Universal Community Transfer Function ( UCTF ) provides a method to integrate climate‐based population differences into community diversity models. Several major findings emerged: (i) using the UCTF , we found that genetics‐based differences between populations play an important role in defining future communities. (ii) The shape of the productivity/diversity relationship (e.g. humpbacked versus linear) dramatically affects future communities making it essential to quantify this relationship. (iii) Climate change will impact the community differently at leading, continuous and rear edges of a species' distribution, but diversity at the rear edge will suffer most. Genetics‐based approaches are important to understand the ecological and evolutionary consequences of climate change on future communities and ecosystems. Such modelling can assist in identifying populations of foundation species of special value based on their sensitivity to climate change, future biodiversity and potential to support high biodiversity with assisted migration.

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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,199 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations33
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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