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Enregistrement W2612245049 · doi:10.1111/ecog.02869

Environmental marginality and geographic range limits: a case study with <i>Arabidopsis lyrata</i> ssp. <i>lyrata</i>

2017· article· en· W2612245049 sur OpenAlexafffund
Julie A. Lee‐Yaw, Marco Fracassetti, Yvonne Willi

Notice bibliographique

RevueEcography · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésNicheRange (aeronautics)EcologyEcological nicheEnvironmental niche modellingBiologyEnvironmental changeSpecies distributionGeographyClimate changeHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the factors that govern the distribution of species is a central goal of evolutionary ecology. It is commonly assumed that geographic range limits reflect ecological niche limits and that species experience increasingly marginal conditions towards the edge of their ranges. Using spatial data and ecological niche models we tested these hypotheses in Arabidopsis lyrata . Specifically, we asked whether range limits coincide with predicted niche limits in this system and whether the suitability of sites declines towards the edge of the species’ range in North America. We further explored patterns of environmental change towards the edge of the range and asked whether genome‐wide patterns of genetic diversity decline with increasing peripherality and environmental marginality. Our results suggest that latitudinal range limits coincide with niche limits. Populations experienced increasingly marginal environments towards these limits – though patterns of environmental change were more complex than most theoretical models for range limits assume. Genomic diversity declined towards the edge of the species’ range and with increasing distance from the estimated centre of the species’ niche in environmental space, but not with the suitability of sites based on niche model predictions. Thus while latitudinal range limits in this system are broadly associated with niche limits, the link between environmental conditions and genetic diversity (and thus the adaptive potential of populations) is less clear.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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