Autumn larval cold tolerance does not predict the northern range limit of a widespread butterfly species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is driving range shifts, and a lack of cold tolerance is hypothesized to constrain insect range expansion at poleward latitudes. However, few, if any, studies have tested this hypothesis during autumn when organisms are subjected to sporadic low‐temperature exposure but may not have become cold‐tolerant yet. In this study, we integrated organismal thermal tolerance measures into species distribution models for larvae of the Giant Swallowtail butterfly, Papilio cresphontes (Lepidoptera: Papilionidae), living at the northern edge of its actively expanding range. Cold hardiness of field‐collected larvae was determined using three common metrics of cold‐induced physiological thresholds: the supercooling point, critical thermal minimum, and survival following cold exposure. P . cresphontes larvae were determined to be tolerant of chilling but generally die at temperatures below their SCP, suggesting they are chill‐tolerant or modestly freeze‐avoidant. Using this information, we examined the importance of low temperatures at a broad scale, by comparing species distribution models of P . cresphontes based only on environmental data derived from other sources to models that also included the cold tolerance parameters generated experimentally. Our modeling revealed that growing degree‐days and precipitation best predicted the distribution of P . cresphontes , while the cold tolerance variables did not explain much variation in habitat suitability. As such, the modeling results were consistent with our experimental results: Low temperatures in autumn are unlikely to limit the distribution of P . cresphontes . Understanding the factors that limit species distributions is key to predicting how climate change will drive species range shifts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».