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Enregistrement W2159720663 · doi:10.1111/jbi.12479

Stacked species distribution models and macroecological models provide congruent projections of avian species richness under climate change

2015· article· en· W2159720663 sur OpenAlexaboutno aff
Trisha Distler, Justin G. Schuetz, Jorge Velásquez‐Tibatá, Gary Langham

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésSpecies richnessBody size and species richnessEcologyBreeding bird surveyClimate changeMacroecologyGeographySpecies distributionDistribution (mathematics)BiodiversityBiogeographyAbundance (ecology)BiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Using survey data for North American birds, we assess how well historical patterns of species richness are explained by stacked species distribution models and macroecological models. We then describe the degree to which projections of future species richness differ, employing both modelling approaches across multiple emissions scenarios. Location USAand Canada. Methods We use Audubon Christmas Bird Count and North American Breeding Bird Survey data to estimate current and future species richness of birds using two distinct approaches. In the first, we model richness by stacking predictions from individual species distribution models. In the second, we model richness directly, ignoring the contributions of specific taxa to richness estimates. Results The two modelling approaches show similar accuracies when validated with historical observations, particularly winter observations, and result in similar patterns of richness when projected onto current and future climate spaces. Patterns of projected change in species richness differed markedly between winter and summer seasons regardless of modelling approach. Our models suggest that bird species richness in winter will increase or remain stable across much of North America. In contrast, species richness in summer is projected to decrease over much of North America, except part of northern Canada, suggesting that climate may constrain many breeding bird species and communities in the future. Main conclusions Stacked species distribution models and macroecological models produce similar estimates of current and future species richness for each of two seasons despite being built on different concepts of community assembly. Our results suggest that, although the mechanisms that shape geographical variation in biodiversity remain uncertain, these limitations do not impede our ability to predict patterns of species richness at broad scales. Congruence of species richness projections across modelling approaches is encouraging for conservation planning efforts that focus on retaining biodiversity into the future.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations89
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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