Cumulative effects of climate and landscape change drive spatial distribution of Rocky Mountain wolverine (<i>Gulo gulo</i>L.)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Contemporary landscapes are subject to a multitude of human‐derived stressors. Effects of such stressors are increasingly realized by population declines and large‐scale extirpation of taxa worldwide. Most notably, cumulative effects of climate and landscape change can limit species’ local adaptation and dispersal capabilities, thereby reducing realized niche space and range extent. Resolving the cumulative effects of multiple stressors on species persistence is a pressing challenge in ecology, especially for declining species. For example, wolverines ( Gulo gulo L.) persist on only 40% of their historic North American range. While climate change has been shown to be a mechanism of range retractions, anthropogenic landscape disturbance has been recently implicated. We hypothesized these two interact to effect declines. We surveyed wolverine occurrence using camera trapping and genetic tagging at 104 sites at the wolverine range edge, spanning a 15,000 km 2 gradient of climate, topographic, anthropogenic, and biotic variables. We used occupancy and generalized linear models to disentangle the factors explaining wolverine distribution. Persistent spring snow pack—expected to decrease with climate change—was a significant predictor, but so was anthropogenic landscape change. Canid mesocarnivores, which we hypothesize are competitors supported by anthropogenic landscape change, had comparatively weaker effect. Wolverine population declines and range shifts likely result from climate change and landscape change operating in tandem. We contend that similar results are likely for many species and that research that simultaneously examines climate change, landscape change, and the biotic landscape is warranted. Ecology research and species conservation plans that address these interactions are more likely to meet their objectives.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».