Biogeography of boreal passerine range dynamics in western North America: past, present, and future
Notice bibliographique
Résumé
Many of the Neotropical migrant bird species that breed throughout the Canadian boreal region are not found in the Alaskan boreal region, separated by the northwestern cordilleran mountains, despite the presence of climatically suitable habitat. We asked whether biological or climatic factors constrain certain species from crossing this geographic barrier. Analyzing a comprehensive dataset for 80 boreal passerine species, we used phylogenetic logistic regression to evaluate the relative importance of physical, migratory and competition metrics versus current and paleoclimatic suitability factors. Controlling for current climatic suitability within boreal Alaska, we found that species with the greatest climatic suitability across the northwestern cordillera, presently and also during the mid‐Holocene period, were most likely to be regular breeders in the Alaskan boreal region. Migratory strategy also played a role, but could not be disentangled from its strong phylogenetic basis. Our analysis suggests that the perceived barrier of the northwestern cordillera may be easily weakened as climate change improves conditions there for many forest species. The weakening of this barrier may lead to relatively rapid range expansions and the reshuffling of species communities. Species’ realized distributional shifts will be a function of the interplay between a changing climate and static topographic features.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».