Dispersal Limitation, Climate Change, and Practical Tools for Butterfly Conservation in Intensively Used Landscapes
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.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».