Canadian butterfly climate debt is significant and correlated with range size
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is causing rapid shifts in species’ range limits, leading to poleward expansions and range losses toward the equator. However, ‘climate debt’, the gap between required and realized range shifts under changing climates, can accumulate when species are unable to track shifting conditions sufficiently rapidly to keep pace with climate changes. Currently, we do not know the rate at which species will keep pace via dispersal to track their climate envelopes, yet understanding potential differences in climate debt is central to estimating how climate change will influence extinction risk. Here, we use historical observations of 155 butterfly species found in Canada to construct climate‐based environmental niche models for each species and then compare projections with observed modern distributions to quantify climate debts. This approach suggests that high levels of climate debt are accumulating within the vast majority of these species. Such failure to track changing climates may arise from some combination of interspecific interactions such as particular food availability for specialists, abiotic barriers such as mountain ranges, or species’ intrinsic dispersal capacities. Our linear models relating climate debt to a variety of biological predictors suggest that the debts we documented are accumulating independently of dispersal ability, diet breadth, and phylogeny. A proxy for range size is the only significant predictor of climate debt, with species with narrower ranges accumulating more debt: this suggests that species with narrow ranges may be at risk from both a reduction of suitable habitat in their current range and the failure to colonize newly available habitat. Identifying the factors, whether intrinsic or imposed by local environmental conditions, that limit species’ capacities to colonize areas beyond their historical limits is vital to conservation planning.
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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) | 0,050 | 0,001 |
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 ».