MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2985044640 · doi:10.1093/jmammal/gyz155

Assessing the risks to United States and Canadian mammals caused by climate change using a trait-mediated model

2019· article· en· W2985044640 sur OpenAlexaboutno aff
Christy M. McCain

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation of Sri Lanka
Mots-clésClimate changeMammalEcologyRange (aeronautics)TraitExtinction (optical mineralogy)PopulationGeographySpecies distributionBiologyDemographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A set of 182 populations of 76 mammal species in the United States and Canada, examined in natural conditions with minimized disturbances or management effects, shows that responses to climate change include negative responses, such as elevational range contractions, upward shifts and decreases in abundance, positive responses, such as range expansions, and no detectable responses. Responses vary among and within mammal species but many are correlated with species traits, particularly the responses linked to high extinction risks (= climate change risk: decreases in population sizes, range contractions, local extirpations). The traits showing the strongest links to differential responses to climate change are 1) body size—large mammals respond more often and most negatively to climate change, 2) activity times—few mammals with flexible active times respond to climate change, and 3) spatial distribution—high-latitude and high-elevation mammals responded more often to climate change. Using these traits and two approaches to trait weighting, I modeled the relative climate change risk for all 328 terrestrial, nonvolant mammal species in the United States and Canada across 10 levels of risk (low = 1–2, moderate = 3–4, moderate-high = 5–6, high = 7–8, very high = 9–10). The models predicted that 15% of these mammalian species are in the high- and very high-risk categories, including species from most orders. Many mammal populations and species listed as of conservation concern due to other human impacts by national or international agencies are also predicted by my models to be in the higher categories of climate change risk. My intention for these models is to clarify for managers and researchers which, where, and how mammals are responding to climate change relatively independent of other anthropogenic stressors (e.g., large-scale habitat change, overhunting) and to provide a preliminary assessment of species most in need of careful monitoring for climate change impacts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0040,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Explorer davantage

Même revueJournal of MammalogyMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207