Projecting the compound effects of climate change and white-nose syndrome on North American bat species
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and disease are threats to biodiversity that may compound and interact with one another in ways that are difficult to predict. White-nose syndrome (WNS), caused by a cold-loving fungus ( Pseudogymnoascus destructans ), has had devastating impacts on North American hibernating bats, and impact severity has been linked to hibernaculum microclimate conditions. As WNS spreads across the continent and climate conditions change, anticipating these stressors’ combined impacts may improve conservation outcomes for bats. We build on the recent development of winter species distribution models for five North American bat species, which used a hybrid correlative-mechanistic approach to integrate spatially explicit winter survivorship estimates from a bioenergetic model of hibernation physiology. We apply this bioenergetic model given the presence of P. destructans , including parameters capturing its climate-dependent growth as well as its climate-dependent effects on host physiology, under both current climate conditions and scenarios of future climate change. We then update species distribution models with the resulting survivorship estimates to predict changes in winter hibernacula suitability under future conditions. Exposure to P. destructans is generally projected to decrease bats’ winter occurrence probability, but in many areas, changes in climate are projected to lessen the detrimental impacts of WNS. This rescue effect is not predicted for all species or geographies and may arrive too late to benefit many hibernacula. However, our findings offer hope that proactive conservation strategies to minimize other sources of mortality could allow bat populations exposed to P. destructans to persist long enough for conditions to improve.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».