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Enregistrement W2169190286 · doi:10.1046/j.1365-2699.2002.00702.x

Estimated migration rates under scenarios of global climate change

2002· article· en· W2169190286 sur OpenAlexafffund
Jay R. Malcolm, Adam Markham, Ronald P. Neilson, Michael Garaci

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWorld Wildlife Fund
Mots-clésBiomeClimatologyClimate changeForcing (mathematics)BorealEnvironmental scienceTemperate climateAtmospheric sciencesLatitudeClimate modelRadiative forcingGlobal warmingGeneral Circulation ModelPhysical geographyEcosystemEcologyGeographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim Greenhouse‐induced warming and resulting shifts in climatic zones may exceed the migration capabilities of some species. We used fourteen combinations of General Circulation Models (GCMs) and Global Vegetation Models (GVMs) to investigate possible migration rates required under CO 2 ‐doubled climatic forcing. Location Global. Methods Migration distances were calculated between grid cells of future biome type x and nearest same‐biome‐type cells in the current climate. In `base‐case' calculations, we assumed that 2 × CO 2 climate forcing would occur in 100 years, we used ten biome types and we measured migration distances as straight‐line distances ignoring water barriers and human development. In sensitivity analyses, we investigated different time periods of 2 × CO 2 climate forcing, more narrowly defined biomes and barriers because of water bodies and human development. Results In the base‐case calculations, average migration rates varied significantly according to the GVM used (BIOME3 vs. MAPSS), the age of the GCM (older‐ vs. newer‐generation GCMs), and whether or not GCMs included sulphate cooling or CO 2 fertilization effects. However, high migration rates (≥ 1000 m year −1 ) were relatively common in all models, consisting on average of 17% grid cells for BIOME3 and 21% for MAPSS. Migration rates were much higher in boreal and temperate biomes than in tropical biomes. Doubling of the time period of 2 × CO 2 forcing reduced these areas of high migration rates to c . 12% of grid cells for both BIOME3 and MAPSS. However, to obtain migration rates in the Boreal biome that were similar in magnitude to those observed for spruce when it followed the retreating North American Glacier, a radical increase in the period of warming was required, from 100 to >1000 years. A reduction in biome area by an order of magnitude increased migration rates by one to three orders of magnitude, depending on the GVM. Large water bodies and human development had regionally important effects in increasing migration rates. Main conclusions In conclusion, evidence from coupled GCMs and GVMs suggests that global warming may require migration rates much faster than those observed during post‐glacial times and hence has the potential to reduce biodiversity by selecting for highly mobile and opportunistic species. Several poorly understood factors that are expected to influence the magnitude of any such reduction are discussed, including intrinsic migrational capabilities, barriers to migration, the role of outlier populations in increasing migration rates, the role of climate in setting range limits and variation in species range sizes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations375
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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