Avian distributions under climate change: towards improved projections
Notice bibliographique
Résumé
Birds are responding to recent climate change in a variety of ways including shifting their geographic ranges to cooler climates. There is evidence that northern-temperate birds have shifted their breeding and non-breeding ranges to higher latitudes, and tropical birds have shifted their breeding ranges to higher altitudes. There is further evidence these shifts have affected migration strategies and the composition and structure of communities. Projections based on correlative distributional models suggest many birds will experience substantial pressures under climate change, resulting in range contraction and shifts. Inherent limitations of correlative models, however, make it difficult to develop reliable projections and detailed inference. Incorporating a mechanistic perspective into species distribution models enriches the quality of model inferences but also severely narrows the taxonomic and geographic relevance. Mechanistic distributional models have seen increased applications, but so far primarily in ectotherms. We argue that further development of similar models in birds would complement existing empirical knowledge and theoretical projections. The considerable data already available on birds offer an exciting basis. In particular, information compiled on flight performance and thermal associations across life history stages could be linked to distributional limits and dispersal abilities, which could be used to develop more robust and detailed projections. Yet, only a broadening of taxonomic scale, specifically to appropriately represented tropical diversity, will allow for truly general inference and require the continued use of correlative approaches that may take on increasingly mechanistic components. The trade-off between detail and scale is likely to characterize the future of global change biodiversity research, and birds may be an excellent group to improve, integrate and geographically extend current approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».