Niche models do not predict experimental demography but both suggest dispersal limitation across the northern range limit of the scarlet monkeyflower (<i>Erythranthe cardinalis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Geographical ranges largely reflect the projection of species’ environmental niches onto the landscape, but dispersal limitation can cause ranges to fall short of niche limits. Understanding the prevalence of niche and dispersal limitation is a fundamental problem in ecology and biogeography, and it is relevant in predicting climate‐driven range shifts. Dispersal limitation could also cause widely used ecological niche models (ENM), which relate records of occurrence to environmental predictors, to underestimate properties of the ecological niche. Using a combination of experimental transplants and ENM, we tested for (a) dispersal and niche limitation across a species’ range boundary and (b) associations between ENM predictions and population performance. Location Oregon, USA. Taxon Scarlet monkeyflower ( Erythranthe cardinalis ). Methods We created experimental populations within and beyond the northern range edge and used integral projection models (IPM) to infer potential population growth trajectories. We also built two classes of ecological niche models (ENM), one using climatic predictors and the other using fine‐scale stream habitat variables, to estimate habitat suitability across the northern range edge. Finally, we tested whether higher ENM suitability scores predict greater demographic performance. Results Consistent with dispersal limitation, experimental populations beyond the range were projected to persist or spread in three of four sites (compared to two of four sites within the range) and stream habitat ENM projected abundant suitable stream microhabitat within the species’ thermal envelope beyond the range edge. In contrast, climatic ENM suggested decreasing habitat suitability and availability at the northern range edge. Unexpectedly, higher climatic ENM scores were associated with negative population growth rates, while higher stream habitat ENM scores were unrelated to population growth. Main conclusions The northern range edge falls short of the species niche limit and is instead limited by dispersal into suitable habitat. Dispersal limitation caused correlative niche models to underestimate the climatic niche and to poorly predict demographic performance in a short‐term field study. These results highlight key challenges to applying predictions from correlative ENM to understanding range and niche limits.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».