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Enregistrement W2147705832 · doi:10.1111/j.1365-2486.2010.02305.x

Forecasting ecological and evolutionary strategies to global change: an example from habitat selection by lemmings

2011· article· en· W2147705832 sur OpenAlexaff
Douglas W. Morris, Debra E. Moore, Som B. Ale, Angélique Dupuch

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyHabitatMicrotusDeserts and xeric shrublandsEcological nicheTundraGeneralist and specialist speciesNicheSelection (genetic algorithm)BiologyArctic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecologists and evolutionary biologists must develop theories that can predict the consequences of global warming and other impacts on Earth's biota. Theories of adaptive habitat selection are particularly promising because they link distribution and density with fitness. The evolutionarily stable strategy that emerges from adaptive habitat choice is given by the system's habitat isodar, the graph of densities in pairs of habitats such that the expectation of fitness is the same in each. We illustrate how isodars can be converted into adaptive landscapes of habitat selection that display the density- and frequency-dependent fitness of competing strategies of habitat use. The adaptive landscape varies with the abundance of habitats and can thus be used to predict future adaptive distributions of individuals under competing scenarios of habitat change. Application of the theory to three species of Arctic rodents living on Herschel Island in the Beaufort Sea predicts changes in selection gradients as xeric upland increases in frequency with global warming. Selection gradients will become more shallow for brown lemming (Lemmus trimucronatus) and tundra vole (Microtus oeconomus) strategies that preferentially exploit mesic habitat. Climate change will cause selection gradients for the alternative strategy of using mostly xeric habitat to become much steeper. Meanwhile, the adaptive landscape for collared lemmings (Dicrostonyx groenlandicus), which specialize on xeric Dryas-covered upland, will become increasingly convex. Changes in the adaptive landscapes thus predict expanding niches for Lemmus and Microtus, and a narrower niche for Dicrostonyx. The ability to draw adaptive landscapes from current patterns of distribution represents one of the few methods available to forecast the consequences of climate change on the future distribution and evolution of affected species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,125 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations20
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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