Occupancy‐derived thermal affinities reflect known physiological thermal limits of marine species
Notice bibliographique
Résumé
Predicting how species will respond to increased environmental temperatures is key to understanding the ecological consequences of global change. The physiological tolerances of a species define its thermal limits, while its thermal affinity is a summary of the environmental temperatures at the localities at which it actually occurs. Experimentally derived thermal limits are known to be related to observed latitudinal ranges in marine species, but accurate range maps from which to derive latitudinal ranges are lacking for many marine species. An alternative approach is to combine widely available data on global occurrences with gridded global temperature datasets to derive measures of species-level "thermal affinity"-that is, measures of the central tendency, variation, and upper and lower bounds of the environmental temperatures at the locations at which a species has been recorded to occur. Here, we test the extent to which such occupancy-derived measures of thermal affinity are related to the known thermal limits of marine species using data on 533 marine species from 24 taxonomic classes and with experimentally derived critical upper temperatures spanning 2-44.5°C. We show that thermal affinity estimates are consistently and positively related to the physiological tolerances of marine species, despite gaps and biases in the source data. Our method allows thermal affinity measures to be rapidly and repeatably estimated for many thousands more marine species, substantially expanding the potential to assess vulnerability of marine communities to warming seas.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».