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Enregistrement W2891531630 · doi:10.1038/s41598-018-32665-y

Climate change-driven range losses among bumblebee species are poised to accelerate

2018· article· en· W2891531630 sur OpenAlexafffund
Catherine Sirois‐Delisle, Jeremy T. Kerr

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésBumblebeeBiological dispersalClimate changeRange (aeronautics)Species distributionEcologyEnvironmental niche modellingEnvironmental scienceGeographyBiologyHabitatPollinationEcological nichePopulationPollinatorDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change has shaped bee distributions over the past century. Here, we conducted the first species-specific assessment of future climate change impacts on North American bumblebee distributions, using the most recent global change scenarios developed in the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). We assessed potential shifts in bumblebee species distributions with models generated using Maxent. We tested different assumptions about bumblebee species' dispersal capacities, drawing on observed patterns of range shifts to date, dispersal rates observed for bumblebee queens, and, lastly, assuming unlimited dispersal. Models show significant contractions of current ranges even under scenarios in which dispersal rates were high. Results suggest that dispersal rates may not suffice for bumblebees to track climate change as rapidly as required under any IPCC scenario for future climate change. Areas where species losses are projected overlap for many species and climate scenarios, and are concentrated in eastern parts of the continent. Models also show overlap for range expansions across many species, suggesting the presence of "hotspots" where management activities could benefit many species, across all climate scenarios. Broad-scale strategies are likely to be necessary to improve bumblebee conservation prospects under 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,143 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations97
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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