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Enregistrement W3142657811 · doi:10.1111/jbi.14112

Abiotic stress and biotic factors mediate range dynamics on opposing edges

2021· article· en· W3142657811 sur OpenAlexaboutno aff
Alexej P. K. Sirén, Chris Sutherland, Christopher Bernier, Kimberly Royar, Jillian R. Kilborn, Catherine Callahan, Rachel M. Cliché, Leighlan S. Prout, Toni Lyn Morelli

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceU.S. Geological SurveyU.S. Fish and Wildlife ServiceU.S. Department of the Interior
Mots-clésAbiotic componentEcologyBiotic componentCompetition (biology)Range (aeronautics)PredationBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim In the face of global change, understanding causes of range limits are one of the most pressing needs in biogeography and ecology. A prevailing hypothesis is that abiotic stress forms cold (upper latitude/altitude) limits, whereas biotic interactions create warm (lower) limits. A new framework – Interactive Range‐Limit Theory (iRLT) – asserts that positive biotic factors such as food availability can ameliorate abiotic stress along cold edges, whereas abiotic stress can have a positive effect and mediate biotic interactions (e.g., competition) along warm limits. Location Northeastern United States Taxon Carnivora Methods We evaluated two hypotheses of iRLT using occupancy and structural equation modeling (SEM) frameworks based on data collected over a 6‐year period (2014–2019) of six carnivore species across a broad latitudinal (42.8–45.3°N) and altitudinal (3–1451 m) gradient. Results We found that snow directly limits populations, but prey or habitat availability can influence range dynamics along cold edges. For example, bobcats ( Lynx rufus ) and coyotes ( Canis latrans ) were limited by deep snow and long winters, but the availability of prey had a strong positive effect. Conversely, snow had a strong positive effect on the warm limits of Canada lynx ( Lynx canadensis ), countering the negative effect of competition with the phylogenetically similar bobcat and with coyotes, highlighting how climate mediates competition between species. Main conclusions We used an integrated dataset that included competitors and prey species collected at the same spatial and temporal scale. As such, this design, along with a causal modeling framework (SEM), allowed us to evaluate community‐wide hypotheses at macroecological scales and identify coarse‐scale drivers of species' range limits. Our study supports iRLT and underscores the need to consider direct and indirect mechanisms for studying range dynamics and species' responses to global change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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