Dispersal Limitation, Climate Change, and Practical Tools for Butterfly Conservation in Intensively Used Landscapes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pollinators, such as butterflies, contribute to vital ecosystem services, but are susceptible to changing thermal regimes associated with recent climate change. While butterflies are responding to climate changes in many ways, they are not keeping pace. Rapid climate changes are leading to an accumulation of climate debts (or loss of climatic habitat) at continental scales. Climate change mediated shifts in distribution depend on many factors, but particularly on species-specific dispersal abilities and availability of larval host plants. We measured geographical variation in mobility for butterfly species across North America relative to their conservation status and the intensity of human land use. We identified areas where the rate and variability of recent climatic changes have been relatively low and could be managed for pollinator conservation, potentially augmenting existing protected area networks. Using the Yellowstone to Yukon region as a case study, we outline differences between connectivity analyses that incorporate (i) human footprint, (ii) human footprint in conjunction with climate change considerations, and (iii) human footprint in conjunction with climate change considerations weighted by species mobility and richness. All three approaches yield different connectivity recommendations. Conservation management efforts to enhance climate change-related dispersal should focus on improving landscape connectivity based on species-specific mobility, richness, and climate change, as well as landscape permeability. Improving connectivity is particularly vital in areas where mobility and landscape permeability are low but species are at greatest risk of extinction. Mobility matters when considering efforts to mitigate climate change impacts on butterflies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle