Parasitoids indicate major climate‐induced shifts in arctic communities
Notice bibliographique
Résumé
Climatic impacts are especially pronounced in the Arctic, which as a region is warming twice as fast as the rest of the globe. Here, we investigate how mean climatic conditions and rates of climatic change impact parasitoid insect communities in 16 localities across the Arctic. We focus on parasitoids in a widespread habitat, Dryas heathlands, and describe parasitoid community composition in terms of larval host use (i.e., parasitoid use of herbivorous Lepidoptera vs. pollinating Diptera) and functional groups differing in their closeness of host associations (koinobionts vs. idiobionts). Of the latter, we expect idiobionts-as being less fine-tuned to host development-to be generally less tolerant to cold temperatures, since they are confined to attacking hosts pupating and overwintering in relatively exposed locations. To further test our findings, we assess whether similar climatic variables are associated with host abundances in a 22 year time series from Northeast Greenland. We find sites which have experienced a temperature rise in summer while retaining cold winters to be dominated by parasitoids of Lepidoptera, with the reverse being true for the parasitoids of Diptera. The rate of summer temperature rise is further associated with higher levels of herbivory, suggesting higher availability of lepidopteran hosts and changes in ecosystem functioning. We also detect a matching signal over time, as higher summer temperatures, coupled with cold early winter soils, are related to high herbivory by lepidopteran larvae, and to declines in the abundance of dipteran pollinators. Collectively, our results suggest that in parts of the warming Arctic, Dryas is being simultaneously exposed to increased herbivory and reduced pollination. Our findings point to potential drastic and rapid consequences of climate change on multitrophic-level community structure and on ecosystem functioning and highlight the value of collaborative, systematic sampling effort.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».