Forecasting the future of biodiversity: a test of single‐ and multi‐species models for ants in North America
Notice bibliographique
Résumé
The geographic distributions of many taxonomic groups remain mostly unknown, hindering attempts to investigate the response of the majority of species on Earth to climate change using species distributions models (SDMs). Multi‐species models can incorporate data for rare or poorly‐sampled species, but their application to forecasting climate change impacts on biodiversity has been limited. Here we compare forecasts of changes in patterns of ant biodiversity in North America derived from ensembles of single‐species models to those from a multi‐species modeling approach, Generalized Dissimilarity Modeling (GDM). We found that both single‐ and multi‐species models forecasted large changes in ant community composition in relatively warm environments. GDM predicted higher turnover than SDMs and across a larger contiguous area, including the southern third of North America and notably Central America, where the proportion of ants with relatively small ranges is high and where data limitations are most likely to impede the application of SDMs. Differences between approaches were also influenced by assumptions regarding dispersal, with forecasts being more similar if no‐dispersal was assumed. When full‐dispersal was assumed, SDMs predicted higher turnover in southern Canada than did GDM. Taken together, our results suggest that 1) warm rather than cold regions potentially could experience the greatest changes in ant fauna under climate change and that 2) multi‐species models may represent an important complement to SDMs, particularly in analyses involving large numbers of rare or poorly‐sampled species. Comparisons of the ability of single‐ and multi‐species models to predict observed changes in community composition are needed in order to draw definitive conclusions regarding their application to investigating climate change impacts on biodiversity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».