Individual fitness is decoupled from coarse‐scale probability of occurrence in North American trees
Notice bibliographique
Résumé
Habitat suitability estimated with probability of occurrence in species distribution models (SDMs) is used in conservation to identify geographic areas that are most likely to harbor individuals of interest. In theory, probability of occurrence is coupled with individual fitness so that individuals have higher fitness at the centre of their species environmental niche than at the edges, which we here define as ‘fitness‐centre' hypothesis. However, such relationship is uncertain and has been rarely tested across multiple species. Here, we quantified the relationship between coarse‐scale probability of occurrence projected with SDMs and individual fitness in 66 tree species native of North America. We used 1) field data of individuals' growth rate (height and diameter standardized by age) available from the United States Forest Inventory Analysis plots; and 2) common garden data collected from 23 studies reporting individual growth rate, survival, height and diameter of individuals originated from different provenances in United States and Canada. We show ‘fitness–centre' relationships are rare, with only 12% and 11% of cases showing a significant positive correlation for field and common garden data, respectively. Furthermore, we found the ‘fitness–centre' relationship is not affected by the precision of the SDMs and it does not depend upon dispersal ability and climatic breath of the species. Thus, although the ‘fitness–centre' relationship is supported by theory, it does not hold true in nearly any species. Because individual fitness plays a relevant role in buffering local extinction and range contraction following climatic changes and biotic invasions, our results encourage conservationists not to assume the ‘fitness–centre' relationship when modelling species distribution.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».