Interacting effects of urbanization and coastal gradients on ant thermal responses
Notice bibliographique
Résumé
Urban-to-rural gradients intersect with other, often unmeasured, environmental gradients that may influence or even supersede species responses. Here we use coastal-to-interior and urban-to-rural gradients to investigate woodland ant response (physiological thermal tolerance, community structure and spring phenology) to two overlapping thermal gradients, the Great Lakes (Erie and Ontario) and the Buffalo, NY urban center (USA). Woodland ant physiological and behavioral responses, and community responses, shifted along the coastal-to-interior and urban-to-rural gradients, but they were generally best explained by lake effects (though urban ants tolerated higher temperatures than rural ants). The relatively colder spring temperatures in coastal areas (as compared with inland) corresponded with higher physiological cold tolerance in the ants, even though the coastal areas are annually warmer. The coastal spring temperatures also influenced ant phenology so that, in a warm year, the coastal ants began foraging considerably earlier than inland ants, likely due to their lower physiological cold tolerance. Ant community responses also shifted with proximity to the lakes and urban areas, but those changes appeared more linked with land use than climate. These results suggest that species responses to urbanization gradients may be influenced, or even superseded, by the impacts of proximate large water bodies. Our results suggested that spring coldness nearer the Great Lakes may select for cold tolerance in ants (despite that the coastal areas are relatively warmer annually), whereas urbanization selected for greater heat tolerance.
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 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) | 0,000 | 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 ».