MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2508945130 · doi:10.1002/ece3.2316

Climate change is the primary driver of white‐tailed deer (<i>Odocoileus virginianus</i>) range expansion at the northern extent of its range; land use is secondary

2016· article· en· W2508945130 sur OpenAlexafffundabout
Kimberly Dawe, Stan Boutin

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaQuest University Canada
Organismes subventionnairesAlberta Society of Professional Biologists
Mots-clésOdocoileusRange (aeronautics)Climate changeWhite (mutation)Home rangeEcologyGeographyPhysical geographyEnvironmental scienceBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Quantifying the relative influence of multiple mechanisms driving recent range expansion of non‐native species is essential for predicting future changes and for informing adaptation and management plans to protect native species. White‐tailed deer ( Odocoileus virginianus ) have been expanding their range into the North American boreal forest over the last half of the 20th century. This has already altered predator–prey dynamics in Alberta, Canada, where the distribution likely reaches the northern extent of its continuous range. Although current white‐tailed deer distribution is explained by both climate and human land use, the influence each factor had on the observed range expansion would depend on the spatial and temporal pattern of these changes. Our objective was to quantify the relative importance of land use and climate change as drivers of white‐tailed deer range expansion and to predict decadal changes in white‐tailed deer distribution in northern Alberta for the first half of the 21st century. An existing species distribution model was used to predict past decadal distributions of white‐tailed deer which were validated using independent data. The effects of climate and land use change were isolated by comparing predictions under theoretical “ no‐change between decades” scenarios, for each factor, to predictions under observed climate and land use change. Climate changes led to more than 88%, by area, of the increases in probability of white‐tailed deer presence across all decades. The distribution is predicted to extend 100 km further north across the northeastern Alberta boreal forest as climate continues to change over the first half of the 21st century.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeObservationnel
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

Citations129
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcology and EvolutionMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207