Demographic compensation does not rescue populations at a trailing range edge
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT As climate change shifts species' climatic envelopes across the landscape, equilibrium between geographic ranges and niches is likely diminishing due to time lags in demography and dispersal. If a species' range and niche are out of equilibrium, then population performance should decrease from cool, “leading” range edges, where populations are expanding into recently ameliorated habitats, to warm, “trailing” range edges, where populations are contracting from newly unsuitable areas. Population contraction signals that compensatory changes in vital rates are insufficient to buffer population growth from deteriorating environments. Life history theory predicts tradeoffs between fast development, high reproduction, and short longevity at low latitudes and slow development, less frequent but multiple bouts of reproduction, and long lifespan at high latitudes. If demographic compensation is driven by life history evolution, compensatory negative correlations in vital rates may be associated with this fast-slow continuum. An outstanding question is whether range limits and range contractions reflect inadequate compensatory life history shifts along environmental gradients, causing population growth rates to fall below replacement levels at range edges. We surveyed demography of 32 populations of the scarlet monkeyflower ( Erythranthe cardinalis ) spanning 11° latitude in western North America and used integral projection models to infer population dynamics and assess demographic compensation. Population growth rates decreased from north to south, consistent with leading-trailing dynamics. Southern populations are declining due to reduced survival, growth, and recruitment, despite compensatory increases in reproduction and faster life history characteristics, suggesting that demographic compensation will not rescue populations at the trailing range edge. SIGNIFICANCE STATEMENT While climate change is causing poleward shifts in many species' geographic distributions, some species' ranges have remained stable, particularly at low-latitude limits. One explanation for why some species' ranges have not shifted is demographic compensation, whereby declines in some demographic processes are offset by increases in others, potentially buffering populations from extinction. However, we have limited understanding of whether demographic compensation can prevent collapse of populations facing climate change. We examined the demography of natural populations of a perennial herb spanning a broad latitudinal gradient. Despite increases in reproduction, low-latitude populations declined due to diminished survival, growth, and recruitment. Thus, demographic compensation may not be sufficient to rescue low-latitude, warm-edge populations from extinction.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».