Do correlated responses to multiple environmental changes exacerbate or mitigate species loss?
Notice bibliographique
Résumé
Biological communities face multiple global changes simultaneously, and predicting how they will respond remains a key challenge. Co‐tolerance theory offers a framework for understanding how species‐level responses to multiple stressors affect community properties. Co‐tolerance theory predicts that positive correlations in species responses (i.e. species that are susceptible to one stressor are more likely to be highly susceptible to a second) lessen total species loss, essentially because species cannot be eliminated from a community twice. However, it is unclear whether several of the tenets of co‐tolerance theory describe real‐world communities, and what consequences result from such deviations. Here, we use an empirical dataset of bird community response to land‐use change over a climate gradient to examine co‐tolerance theory's tenet that environmental changes only harm species (not benefit them). We show that this tenet is not met, and then use simulations to examine how predictions of total species richness and community intactness vary when multiple environmental changes both harm and benefit particular species in the community. Finally, we conduct a sensitivity analysis, examining how the average species response to environmental change, as well as the variance among species, can further alter predictions. Overall, we find that predictions of co‐tolerance theory can break down when communities contain species that benefit from some environmental changes. As a result, the presence of multiple environmental changes can either compound or mitigate species loss when species’ responses are positively correlated, preventing a one‐size‐fits‐all statement regarding the effects of correlated responses. This finding highlights the need to carefully consider the underlying mechanisms of community change when making policy assessments regarding the consequences of correlations of species responses to environmental impacts.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,010 | 0,007 |
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 ».