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Enregistrement W2150171421 · doi:10.1111/j.1466-822x.2004.00093.x

How fast and far might tree species migrate in the eastern United States due to climate change?

2004· article· en· W2150171421 sur OpenAlexaboutno aff
Louis R. Iverson, Mark W. Schwartz, Anantha Prasad

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalTransectColonizationEcologyClimate changeSpecies distributionEnvironmental scienceBiologyGeographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Aim We describe and use a model, SHIFT, to estimate potential migration due to climate change over the next 100 years. Location Eastern United States. Methods Five species, currently confined to the eastern half of the United States and not extending into Canada, were used to assess migration potential:Diospyros virginiana(persimmon),Liquidambar styraciflua(sweetgum),Oxydendrum arboreum(sourwood),Pinus taeda(loblolly pine), andQuercus falcatavar.falcata(southern red oak). SHIFT is a matrix simulation model using simple inverse power functions to provide a distance decay of seed dispersal and is driven primarily by the abundance of the species near the boundary, the forest density within and beyond the boundary, and the distance between cells. For each cell outside the current boundary, the model creates an estimate of the probability that each unoccupied cell will become colonized over a period of 100 years. SHIFT is a ‘fat‐tailed’ migration model that allows rare very long distance dispersal events and colonization could occur up to 500 km beyond the current distribution boundary. Model outputs were analysed using transects through sections showing relatively low and high colonization probabilities as a result of low and high densities of target trees (high source strength) as well as high densities of forest (high sink strength). We also assess migration potential for species by concentric rings around the current boundary. Results Model outputs show the generally limited nature of migration for all five species over 100 years. There is a relatively high probability of colonization within a zone of 10–20 km (depending on habitat quality and species abundance) from the current boundary, but a small probability of colonization where the distance from the current boundary exceeds about 20 km. Whether biologically plausible or not, rare very long distance migration events are not sufficient to rescue migration. Species abundance (the source strength of migration) near the range boundary carried relatively more influence than percentage forest cover (sink strength) in determining migration rates. Main conclusion The transect evaluation revealed the importance of abundance of the species near the boundary, indicating that rare species may have much more difficulty in unassisted northward migration due to climate change. The concentric rings analysis of the model outputs showed that only the first 10–20 km of area would have a reasonably high probability of colonization. Rare, long‐distance events permit colonization of remote outliers, but much more needs to be understood about the likelihood of these rare events to predict the frequency of outlier establishment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations293
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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