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Enregistrement W2990760890 · doi:10.1101/841833

Temperature-related biodiversity change across temperate marine and terrestrial systems

2019· preprint· en· W2990760890 sur OpenAlexaff
Laura H. Antão, Amanda E. Bates, Shane A. Blowes, Conor Waldock, Sarah R. Supp, Anne E. Magurran, María Dornelas, Aafke M. Schipper

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesPlanbureau voor de LeefomgevingJane ja Aatos Erkon SäätiöUniversity of St AndrewsInternational Seafood Sustainability FoundationWellcome TrustLeverhulme TrustJohn Templeton Foundation
Mots-clésBiodiversitySpecies richnessClimate changeTemperate climateAbundance (ecology)EcologyGeographyGlobal warmingLatitudeEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change is reshaping global biodiversity as species respond to changing temperatures. However, the net effects of climate-driven species redistribution on local assemblage diversity remain unknown. Here, we relate trends in species richness and abundance from 21,500 terrestrial and marine assemblage time series across temperate regions (23.5-60.0°) to changes in air or sea surface temperature. We find a strong coupling between biodiversity and temperature changes in the marine realm, which is conditional on the baseline climate. We detect increases in species richness with increasing temperature that is twice as pronounced in warmer locations, while abundance declines with warming in the warmest marine locations. In contrast, we did not detect systematic temperature-related richness or abundance trends on land, despite a greater magnitude of warming. We also found no evidence for an interaction between biodiversity change and latitude, further emphasizing the importance of baseline climate in structuring assemblages. As the world is committed to further warming, significant challenges remain in maintaining local biodiversity amongst the non-uniform inflow and outflow of “climate migrants” across distinct regions, especially in the ocean.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,197 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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