Thermal ecology of the federally endangered blunt-nosed leopard lizard (Gambelia sila)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recognizing how climate change will impact populations can aid in making decisions about approaches for conservation of endangered species. The blunt-nosed leopard lizard (Gambelia sila) is a federally endangered species that, despite protection, remains in extremely arid, hot areas and may be at risk of extirpation due to climate change. We collected data on the field-active body temperatures, preferred body temperatures and upper thermal tolerance of G. sila. We then described available thermal habitat using biophysical models, which allowed us to (i) describe patterns in lizard body temperatures, microhabitat temperatures and lizard microhabitat use; (ii) quantify the lizards’ thermoregulatory accuracy; (iii) calculate the number of hours they are currently thermally restricted in microhabitat use; (iv) project how the number of restricted hours will change in the future as ambient temperatures rise; and (v) assess the importance of giant kangaroo rat burrows and shade-providing shrubs in the current and projected future thermal ecology of G. sila. Lizards maintained fairly consistent daytime body temperatures over the course of the active season, and use of burrows and shrubs increased as the season progressed and ambient temperatures rose. During the hottest part of the year, lizards shuttled among kangaroo rat burrows, shrubs, and open habitat to maintain body temperatures below their upper thermal tolerance, but, occasionally, higher than their preferred body temperature range. Lizards are restricted from staying in the open habitat for 75% of daylight hours and are forced to seek refuge under shrubs or burrows to avoid surpassing their upper thermal threshold. After applying climatic projections of 1 and 2°C increases to 2018 ambient temperatures, G. sila will lose additional hours of activity time that could compound stressors faced by this population, potentially leading to extirpation.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».