Human‐dominated land uses favour species affiliated with more extreme climates, especially in the tropics
Notice bibliographique
Résumé
Rapid human population growth has driven conversion of land for uses such as agriculture, transportation and buildings. The removal of natural vegetation changes local climate, with human‐dominated land uses often warmer and drier than natural habitats. Yet, it remains an open question whether land‐use changes influence the composition of ecological assemblages in a direction consistent with the mechanism of local climatic change. Here, we used a global database of terrestrial vertebrates (mammals, birds, reptiles and amphibians) to test whether human‐dominated land uses systematically favour species with distinctive realised climatic niches. We 1) explored the responses of community‐average temperature and precipitation niches to different types of land use, 2) quantified the abundances of species with distinctive climatic niches across land uses and 3) tested for differences in emergent patterns in communities from tropical versus temperate latitudes. We found that, in comparison to species from undisturbed natural habitats, the average animal found in human‐altered habitats lives in areas with higher maximum and lower minimum temperatures and higher maximum and lower minimum precipitation levels. We further found that tropical assemblages diverged more strongly than temperate assemblages between natural and human‐altered habitats, possibly because tropical species are more sensitive to climatic conditions. These results strongly implicate the role of land‐use change in favouring species affiliated with more extreme climatic conditions, thus systematically reshaping the composition of terrestrial biological assemblages. Our findings have the potential to inform species' vulnerability assessments and highlight the importance of preserving local climate refugia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,039 | 0,001 |
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 ».