Thermal tolerances and species interactions determine the elevational distributions of insects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Physiological limits to thermal extremes are often thought to determine the abundance and geographical distribution of species, but more recent evidence suggests that species interactions might be equally important. Moreover, the relative importance of these constraints might shift with changing abiotic conditions, such as climate change. Here, we explore the relative importance of physiological tolerances to heat and species interactions in determining the distribution of insects along two elevational gradients. The gradients contrast in precipitation but not temperature, allowing us to separate these two climatic factors. Location Montane rainforest in Costa Rica. Time period 2015–2016. Major taxa studied Bromeliad‐dwelling aquatic insect larvae. Methods We estimated the elevational preferences of five insect taxa by surveying 170 bromeliads along the moist Atlantic and the dry Pacific slopes of Monteverde and determined their critical thermal maxima (CTmax) experimentally. We determined whether taxon‐specific heat tolerances predicted their elevational preferences, using Deming regressions, and tested whether potential predators mediated effects on the elevation of insect distributions, using structural equation models. Results On the moist Atlantic slope, heat tolerances of insects explained their elevational distributions: taxa with high heat tolerances preferred low elevations where conditions were warmest, whereas taxa with low heat tolerances preferred high elevations where conditions were coldest. In contrast, on the drier Pacific slope, the elevational abundance pattern of many insects reflected negative interactions from crane fly larvae. These larvae are known to become predatory in drought conditions and were disproportionally abundant at low elevations on the Pacific slope. Main conclusions We show that under drought, indirect effects mediated by species interactions can override any direct physiological effects of environmental conditions on insect distributions. The relative importance of limits to physiological tolerance and species interactions thus depends on the environmental context, an important insight given that environmental conditions are expected to shift with climate change.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».