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Enregistrement W3118337926 · doi:10.1111/gcb.15517

Climate‐driven range shifts reduce persistence of competitors in a perennial plant community

2021· article· en· W3118337926 sur OpenAlexaff
Jacob Usinowicz, Jonathan M. Levine

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésBiological dispersalCompetition (biology)Climate changeEcologyRange (aeronautics)Vital ratesHabitatSpecies distributionPopulationInterspecific competitionBiologyEnvironmental sciencePopulation growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forecasting the impacts of climate change on species persistence in diverse natural communities requires a way to account for indirect effects mediated through species interactions. In particular, we expect species to experience major changes in competition as they track favorable climates. Here, we combine experimental data with a recently developed theoretical framework based on coexistence theory to measure the impact of climate-driven range shifts on alpine plant persistence under climate change. We transplanted three co-dominant alpine perennial species to five elevations, creating a maximum of 5°C increase in average growing-season temperature. We statistically modeled species' demographic rates in response to the environment and interpolated species' intrinsic ranges-the environmental mapping of reproduction in the absence of competition. We used low-density population growth rates-species' initial rate of invasion into an established community-as a metric of persistence. Further analysis of low-density growth rates (LGRs) allowed us to parse the direct impacts of climate change from indirect impacts mediated by shifting competition. Our models predict qualitatively different range shifts for each species based on the climate conditions under which growth rates are maximized and where they are zero. Overall, climate change is predicted to increase the intrinsic (competition free) growth rates of all species, as warmer and wetter conditions increase the favorability of alpine habitat. However, these benefits are entirely negated by increased competition arising from greater overlap between competitors in their intrinsic ranges. Species were highly dispersal limited, which can prevent species from tracking shifting intrinsic ranges by reducing population spread rates. Yet dispersal limitation also promoted species' persistence because it promotes persistence mechanisms. Our study demonstrates the complex pathways by which climate change impacts species' persistence by altering their competitive environment, and highlights how a persistence framework based on LGRs can help disentangle impacts.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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