Variation in abundance across a species' range predicts climate change responses in the range interior will exceed those at the edge: a case study with North American beaver
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The absence of information about how abundance varies across species' ranges restricts most modeling and monitoring of climate change responses to the range edge. We examine spatial variation in abundance across the northeastern range of North American beaver ( Castor canadensis ), evaluate the extent to which climate and nonclimate variables explain this variation, and use a species–climate envelope model that includes spatial variation in abundance to predict beaver abundance responses to projected climate change. The density of beaver colonies across Québec follows a roughly logistic pattern, with high but variable density across the southern portion of the province, a sharp decline in density at about 49°N, and a long tail of low density extending as far as 58°N. Several climate and nonclimate variables were strong predictors of variation in beaver density, but 97% of the variation explained by nonclimate variables could be accounted for by climate variables. Because of the peak and tail density pattern, beaver climate sensitivity (change in density per unit change in climate) was greatest in the interior and lowest at the edge of the range. Combining our best density–climate models with projections from general circulation models (GCM) predicts a relatively modest expansion of the species' northern range limit by 2055, but density increases in the range interior that far exceed those at the range edge. Thus, some of the most dramatic responses to climate change may be occurring in the core of species' ranges, far away from the edge‐of‐the‐range focus of most current modeling and monitoring efforts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».