Climate and extreme weather independently affect population growth, but neither is a consistently good predictor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change involves changes in mean temperature and precipitation as well as increases in extreme weather events; thus, determining how species will respond to climate change requires understanding how organisms respond to change in both mean and extreme conditions. Previously, we have shown that the growth of 21 interconnected populations of the alpine butterfly, Parnassius smintheus , is affected by prevailing climatic conditions during its overwintering period. More recently, we have shown that population growth is affected by extreme weather events during early overwintering. Here, we compare the descriptive and predictive abilities of models based on climate, weather, and their combination. We found that both climate‐ and weather‐based models explain significant, but independent, variation in year‐to‐year changes in population abundance; the combination of both was not better than either individual model. None of the models showed consistently good predictive ability. The climate model was accurate in predicting relatively small changes in year‐to‐year abundance, but not large changes. In contrast, the weather model was poor at predicting small changes in abundance, but accurately predicted large changes. Our results indicate that a more mechanistic approach, linking specific conditions to vital rates and population growth, will be needed to predict population responses to changing abiotic conditions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,135 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».