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Enregistrement W2810679715 · doi:10.1111/ecog.03823

Complex patterns of temperature sensitivity, not ecological traits, dictate diverse species responses to climate change

2018· article· en· W2810679715 sur OpenAlexaff
Justin G. Schuetz, Katherine E. Mills, Andrew Allyn, Karen Stamieszkin, Arnault Le Bris, Andrew J. Pershing

Notice bibliographique

RevueEcography · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyClimate changeBiological dispersalHabitatSpecies distributionNicheBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite widespread interest in describing and forecasting the impacts of climate change on species distributions, poor understanding of the climate variables that shape distributions and conflicting perspectives on the role that species traits play in mediating shifts have limited our ability to interpret and project changes in species distributions. Using standardized survey data along the northeast US continental shelf, we assessed the historical exposure and sensitivity of 81 species of marine chordates, arthropods, and molluscs to 24 sea surface temperature (SST) variables in two seasons. By comparing temperature trends in geographies available to species against temperature trends in geographies used by them we were able to identify which variables species track consistently through space and time. Logistic regression analyses were then used to assess whether species traits affected the likelihood of niche tracking while accounting for the season and temporal window in which temperatures were summarized and methodological constraints that might have limited our ability to detect tracking responses. A slight majority of species (52%) clearly shifted their distributions to track at least one temperature variable through space and time. Tracking rates were much lower on a per variable basis (5.1% of 3432 variables), despite widespread exposure to changing temperatures (89.2% of 3432 variables). None of the twelve ecological traits we investigated – including traits related to dispersal ability, ecological specialization, reproductive capacity, and commercial harvest – accounted for differences in tracking responses across species even after accounting for differences in climate exposure. Our results suggest widespread behavioral or physiological flexibility among our study species, or ongoing genetic adaptation to changing temperatures. They also suggest that divergent selection on climate sensitivities of close relatives may limit the utility of ecological traits for predicting distributional responses to future climate change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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