Assessing the risks to United States and Canadian mammals caused by climate change using a trait-mediated model
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».