Disentangling the relative influences of global drivers of change in biodiversity: A study of the twentieth‐century red fox expansion into the Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
The poleward range shift of the red fox (Vulpes vulpes) > 1,700 km into the Arctic is one of the most remarkable distribution changes of the early twentieth century. While this expansion threatens a smaller arctic ecological equivalent, the arctic fox (Vulpes lagopus), the case became a textbook example of climate-driven range shifts. We tested this classical climate change hypothesis linked to an important range shift which has attracted little research thus far. We analysed Canadian fur harvest data from the Hudson's Bay Company Archives (14 trading posts; 1926-1950), testing hypotheses based on changes in summer and winter climates. Summer warming might have triggered a bottom-up increase in ecosystem productivity, while winter warming might have lowered thermal stress, both favouring red fox expansion. Additionally, we evaluated the hypothesis that red fox expansion was driven by the appearance of human sedentary sites (n = 110) likely bringing food subsidies into the unproductive tundra. Analysis of red fox expansion chronologies showed that expansion speed was higher during warmer winters. However, the expansions occurred under both cooling and warming trends, being faster during cooler summers in the Baffin Island region. The increasing proportion of red fox in fox fur harvests was best explained by human activity, while generalized linear mixed models also revealed a marginal effect of warmer winters. Generalized additive models confirmed human presence as the most important factor explaining rates of change in the proportion of red fox in fox fur harvests. Using historical ecology, we disentangled the relative influences of climate change and anthropogenic habitat change, two global drivers that transformed arctic biodiversity during the last century and will likely continue to do so during this century. Anthropogenic food subsidies, which constitute stable food sources, facilitated the invasion of the tundra biome by a new mammalian predator and competitor, with long-term consequences that still remain to be understood.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».