Incorporating existing thermal tolerance into projections of compositional turnover under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Observed, realized niche space often underestimates species’ physiological tolerances due to interactions with other species, dispersal constraints, and because some combinations of influential environmental factors do not currently exist in the real world. Conversely, correlative ecological niche models rely on the assumption that the range of environmental conditions encompassed by a species’ geographic distribution accurately reflects their environmental tolerances, including community‐level approaches like generalized dissimilarity modelling (GDM). We extend GDM to better understand what effect broader environmental tolerances could have on compositional turnover under climate change. Innovation We show how GDM can be adjusted as a function of best‐available estimates of the average ratio between realized and potential niche widths to modify projected temporal turnover. We demonstrate this approach by using the estimated niche ratios of Australian plant species (n = 7,184) relative to thermal extremes, and the rate at which this ratio varied with temperature. The modified GDMs showed existing thermal tolerance could reduce the turnover predicted by standard models under climate change by up to 11%. We further show how the reduction in expected turnover by 2090 will influence where a greater proportion of the current community will persist in a region. Main conclusions We suggest that standard spatial GDMs and their modified versions represent the extremes of ecological niche perspectives (i.e., realized and potential) and the range of tolerance communities may have when responding to environmental change. GDM projections therefore identify the range of uncertainty associated with a critical model assumption, and as climate change continues, ongoing community monitoring could be used to validate the balance between the two possibilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».