Testing Range-Limit Hypotheses Using Range-Wide Habitat Suitability and Occupancy for the Scarlet Monkeyflower (<i>Erythranthe cardinalis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Determining the causes of geographic range limits is a fundamental problem in ecology, evolution, and conservation biology. Range limits arise because of fitness and dispersal limitation, which yield contrasting predictions about habitat suitability and occupancy of suitable habitat across geographic ranges. If a range edge is limited primarily by fitness, occupancy of suitable habitat should be high, habitat suitability should decline toward the edge, and no suitable habitat should exist beyond it. In contrast, a range edge limited primarily by dispersal should have unoccupied but suitable habitat at and beyond the edge. We built ecological niche models relating occurrence records for the scarlet monkeyflower (Erythranthe cardinalis) to climatic variables and applied these models to independent data from systematic, range-wide surveys of presence and absence to estimate the availability and occupancy of climatically suitable habitat. We found that fitness limitation predominated over dispersal limitation, but dispersal limitation also played a role at the poleward edge. These results are consistent with the hypothesis that dispersal limitation is more important along shallow environmental gradients and also suggest that synergy between dispersal and fitness limitation can contribute to colonization failure. The framework used here is validated by independent data and could be readily applied to inferring causes of range limits in many other species.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».