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Enregistrement W3023747618 · doi:10.1038/s41559-020-1185-7

Temperature-related biodiversity change across temperate marine and terrestrial systems

2020· article· en· W3023747618 sur OpenAlexafffund
Laura H. Antão, Amanda E. Bates, Shane A. Blowes, Conor Waldock, Sarah R. Supp, Anne E. Magurran, María Dornelas, Aafke M. Schipper

Notice bibliographique

RevueNature Ecology & Evolution · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesPlanbureau voor de LeefomgevingNatural Environment Research CouncilDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of St AndrewsCanada Research ChairsInternational Seafood Sustainability FoundationWellcome TrustLeverhulme TrustDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigJohn Templeton Foundation
Mots-clésSpecies richnessBiodiversityClimate changeTemperate climateEcologyGlobal warmingAbundance (ecology)GeographyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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° latitude) to changes in air or sea surface temperature. We find a strong coupling between biodiversity and temperature changes in the marine realm, where species richness mostly increases with warming. However, biodiversity responses are conditional on the baseline climate, such that in initially warmer locations richness increase is more pronounced while abundance declines with warming. In contrast, we do not detect systematic temperature-related richness or abundance trends on land, despite a greater magnitude of warming. As the world is committed to further warming, substantial challenges remain in maintaining local biodiversity amongst the non-uniform inflow and outflow of ‘climate migrants’. Temperature-driven community restructuring is especially evident in the ocean, whereas climatic debt may be accumulating on land. Biodiversity time series from temperate regions reveal that marine communities in warmer places gain species but lose individuals with warming, but colder environments show weaker trends, whereas no systematic relationships between biodiversity and temperature change were detectable for terrestrial communities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,217 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations289
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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