Genetic trials improve the transfer of Douglas‐fir distribution models across continents
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is likely to result in novel conditions with no analogy to current climate. Therefore, the application of species distribution models (SDMs) based on the correlation between observed species’ occurrence and their environment is questionable and calls for a better understanding of the traits that determine species occurrence. Here, we compared two intraspecific, trait‐based SDMs with occurrence‐based SDMs, all developed from European data, and analyzed their transferability to the native range of Douglas‐fir in North America. With data from 50 provenance trials of Douglas‐fir in central Europe multivariate universal response functions (URFs) were developed for two functional traits (dominant tree height and basal area) which are good indicators of growth and vitality under given environmental conditions. These trials included 290 North American provenances of Douglas‐fir. The URFs combine genetic effects i.e. the climate of provenance origin and environmental effects, i.e. the climate of planting locations into an integrated model to predict the respective functional trait from climate data. The URFs were applied as SDMs (URF‐SDMs) by converting growth performances into occurrence. For comparison, an ensemble occurrence‐based SDM was developed and block cross validated with the BIOMOD2 modeling platform utilizing the observed occurrence of Douglas‐fir in Europe. The two trait based SDMs and the occurrence‐based SDM, all calibrated with data from Europe, were applied to predict the known distribution of Douglas‐fir in its introduced and native range in Europe and North America. Both models performed well within their calibration range in Europe, but model transfer to its native range in North America was superior in case of the URF‐SDMs showing similar predictive power as SDMs developed in North America itself. The high transferability of the URF‐SDMs is a testimony of their applicability under novel climatic conditions highlighting the role of intraspecific trait variation for adaptation planning in climate change.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».