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Enregistrement W2964016439 · doi:10.1111/ecog.04499

Recalculating route: dispersal constraints will drive the redistribution of Amazon primates in the Anthropocene

2019· article· en· W2964016439 sur OpenAlexaff
Lílian P. Sales, Bruno R. Ribeiro, Mathias M. Pires, Colin A. Chapman, Rafael Loyola

Notice bibliographique

RevueEcography · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalAmazon rainforestClimate changeEcologyAnthropoceneBiodiversitySpecies distributionGeographyEnvironmental niche modellingRange (aeronautics)Deforestation (computer science)NicheEcological nicheHabitatBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change will redistribute the global biodiversity in the Anthropocene. As climates change, species might move from one place to another, due to local extinctions and colonization of new environments. However, the existence of permeable migratory routes precedes faunal migrations in fragmented landscapes. Here, we investigate how dispersal will affect the outcome of climate change on the distribution of Amazon's primate species. We modeled the distribution of 80 Amazon primate species, using ecological niche models, and projected their potential distribution on scenarios of climate change. Then, we imposed landscape restrictions to primate dispersal, derived from a natural biogeographical barrier to primates (the main tributaries of the Amazon river) and an anthropogenic constraint to the migration of many canopy‐dependent animals (deforested areas). We also highlighted potential conflict zones, i.e. regions of high migration potential but predicted to be deforested. Species response to climate change varied across dispersal limitation scenarios. If species could occupy all newly suitable climate, almost 70% of species could expand ranges. Including dispersal barriers (natural and anthropogenic), however, led to range expansion in only less than 20% of the studied species. When species were not allowed to migrate, all of them lost an average of 90% of the suitable area, suggesting that climate may become unsuitable within their present distributions. All Amazon primate species may need to move as climate changes to avoid deleterious effects of exposure to non‐analog climates. The effect of climate change on the distribution of Amazon primates will ultimately depend on whether landscape permeability will allow climate‐driven faunal migrations. The network of protected areas in the Amazon could work as ‘stepping stones’ but most are outside important migratory routes. Therefore, protecting important dispersal corridors is foremost to allow effective migrations of the Amazon fauna in face of climate change and deforestation.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations83
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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