Trait-based approaches to global change ecology: from description to prediction
Notice bibliographique
Résumé
As global change forces species’ ranges and abundances into novel configurations, traits-based approaches could allow predictions of community re-assembly. We present a quantitative review of traits-based research globally to (1) evaluate the extent to which this approach has been applied, and (2) evaluate moving from description and to prediction. We highlight the application of traits-based frameworks to describe ecological patterns; terrestrial plant morphology comprises >30% of the literature alone. But fewer than 3% of studies predict ecological effects of global change, mostly in the past five years. While organism size is the most common trait, we identified 2,430 other morphological, physiological, behavioural, and life history traits that mediate environmental filters of species’ ranges across ecosystems and taxonomy. Global change studies forecast range shifts from a few physiological or life history traits. Though uncommon, spatially-explicit models constructed from correlated multivariate trait assemblages (or ‘syndromes’) offer the best chance of predicting shifts under global change scenarios. Moving the field towards trait-based prediction requires (1) matching the scale of trait measurement to the ecological processes, (2) increasing the resolution of environmental gradients along which traits are measured, (3) moving from single to multivariate traits, and (4) accounting for intraspecific trait variation.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».