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Enregistrement W2937990621 · doi:10.1111/geb.12908

Local temperature and ecological similarity drive distributional dynamics of tropical mammals worldwide

2019· article· en· W2937990621 sur OpenAlexaff
Lydia Beaudrot, Miguel A. Acevedo, J. LESSARD, Alex Zvoleff, Patrick A. Jansen, Douglas Sheil, Francesco Rovero, Timothy G. O’Brien, Eileen Larney, Christine Fletcher, Sandy J. Andelman, Jorge Ahumada

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyAbiotic componentExtinction (optical mineralogy)OccupancyMetacommunityMacroecologyClimate changeColonizationBiotic componentCommunityGlobal changeSpecies richnessEnvironmental changeLocal extinctionEcosystemBiologyBiological dispersalPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Identifying the underlying drivers of species’ distributional dynamics is critical for predicting change and managing biological diversity. While anthropogenic factors such as climate change can affect species distributions through time, other naturally occurring ecological processes can also have an influence. Theory predicts that interactions between species can influence distributional dynamics, yet empirical evidence remains sparse. A powerful approach is to monitor and model local colonization and extinction—the processes that generate change in distributions over time—and to identify their abiotic and biotic associations. Intensive camera‐trap monitoring provides an opportunity to assess the role of temperature and species interactions in the colonization and extinction dynamics of tropical mammals, many of which are species of conservation concern. Using data from a pan‐tropical monitoring network, we examined how short‐term local temperature change and ecological similarity between species (a proxy for the strength of species interactions) influenced the processes that drive distributional shifts. Location Tropical forests worldwide. Time period 2007–2016. Major taxa studied Terrestrial mammals. Methods We used dynamic occupancy models to assess the influence of the abiotic and biotic environment on the distributional dynamics of 42 mammal populations from 36 species on 7 tropical elevation gradients around the world. Results Overall, temperature, ecological similarity, or both, were linked to colonization or extinction dynamics in 29 populations. For six species, the effect of temperature depended upon the local mammal community similarity. This result suggests that the way in which temperature influences local colonization and extinction dynamics depends on local mammal community composition. Main conclusions These results indicate that varying temperatures influence tropical mammal distributions in surprising ways and suggest that interactions between species mediate distributional dynamics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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