Mechanistic macroecology: exploring the drivers of latitudinal variation in terrestrial body size in a General Ecosystem Model
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Many mechanisms have been hypothesized to explain Bergmann’s rule - the correlation of body size with latitude. However, it is not feasible to assess the contribution of hypothesised mechanisms by experimental manipulation or statistical correlation. Here, we evaluate two of the principal hypothesised mechanisms, related to thermoregulation and resource availability, using structured experiments in a mechanistic global ecosystem model. We simulated the broad structure of assemblages and ecosystems using the Madingley model, a mechanistic General Ecosystem Model (GEM). We compared emergent modelled biogeographic patterns in body mass to empirical patterns for mammals and birds. We then explored the relative contribution of thermoregulation and resource availability to body mass clines by manipulating the model’s environmental gradients. Madingley produces body size gradients that are in broad agreement with empirical estimates. Thermoregulation and resource availability were both important controls on body mass for endotherms, but only temperature for ectotherms. Our results suggest that seasonality explains animal body mass patterns through a complex set of mechanisms. Process-based GEMs generate broadly realistic biogeographic body mass patterns. Ecologists can use them in novel ways: to explore causality, or for generating and testing hypotheses for large-scale, emergent ecological patterns. At the same time, macroecological patterns are useful for evaluating mechanistic models. Iteratively developing GEMs, and evaluating them against macroecological patterns, could generate new insights into the complex causes of such patterns.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».