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Enregistrement W2737672800 · doi:10.1111/gcb.13837

Wildlife species benefitting from a greener Arctic are most sensitive to shrub cover at leading range edges

2017· article· en· W2737672800 sur OpenAlexaff
Helen C. Wheeler, Toke T. Høye, Jens‐Christian Svenning

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesAarhus Universitets ForskningsfondVillum Fonden
Mots-clésShrubWildlifeRange (aeronautics)Cover (algebra)EcologyGeographyArcticEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Widespread expansion of shrubs is occurring across the Arctic. Shrub expansion will substantially alter arctic wildlife habitats. Identifying which wildlife species are most affected by shrubification is central to predicting future arctic community composition. Through meta-analysis, we synthesized the published evidence for effects of canopy-forming shrubs on birds and mammals in the Arctic and Subarctic. We examined variation in species behaviour, distribution and population dynamics in birds and mammals in response to shrub cover (including shrub cover indicators such as shrub occurrence, extent, density and height). We also assessed the degree of heterogeneity in wildlife responses to shrub cover and synthesized the remaining literature that did not fit the criteria for our quantitative meta-analyses. Species from higher green vegetation biomass habitats (high Normalized Difference Vegetation Index, NDVI, across their distribution) were more likely to respond positively to shrub cover, demonstrating the potential for species to expand from boreal to arctic habitats under shrubification. Wildlife populations located in the lowest vegetation biomass (low NDVI) areas of their species' range had the greatest proportion of positive responses to shrub cover, highlighting how increases in performance at leading edges of invaders distributions may be particularly rapid. This demonstrates the need to study species at these leading edges to accurately predict expansion potential. Arctic specialists were poorly represented across studies (limited to 5 bird and 0 mammal species), this knowledge gap potentially explains the few reported negative effects of shrub cover (3 of 29 species). Species responses to shrub cover showed substantial heterogeneity and varied among sites and years in all studies with sufficient replication to detect such variation. Our study highlights the importance of responses at species range edges in determining outcomes of shrubification for arctic birds and mammals and the need for greater examination of potential wildlife losers under shrubification.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,010
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,175 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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