Comparing Climate Change and Species Invasions as Drivers of Coldwater Fish Population Extirpations
Notice bibliographique
Résumé
Species are influenced by multiple environmental stressors acting simultaneously. Our objective was to compare the expected effects of climate change and invasion of non-indigenous rainbow smelt (Osmerus mordax) on cisco (Coregonus artedii) population extirpations at a regional level. We assembled a database of over 13,000 lakes in Wisconsin, USA, summarising fish occurrence, lake morphology, water chemistry, and climate. We used A1, A2, and B1 scenarios from the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) of future temperature conditions for 15 general circulation models in 2046-2065 and 2081-2100 totalling 78 projections. Logistic regression indicated that cisco tended to occur in cooler, larger, and deeper lakes. Depending upon the amount of warming, 25-70% of cisco populations are predicted to be extirpated by 2100. In addition, cisco are influenced by the invasion of rainbow smelt, which prey on young cisco. Projecting current estimates of rainbow smelt spread and impact into the future will result in the extirpation of about 1% of cisco populations by 2100 in Wisconsin. Overall, the effect of climate change is expected to overshadow that of species invasion as a driver of coldwater fish population extirpations. Our results highlight the potentially dominant role of climate change as a driver of biotic change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».