How phenological tracking shapes species and communities in non‐stationary environments
Notice bibliographique
Résumé
Climate change alters the environments of all species. Predicting species responses requires understanding how species track environmental change, and how such tracking shapes communities. Growing empirical evidence suggests that how species track phenologically - how an organism shifts the timing of major biological events in response to the environment - is linked to species performance and community structure. Such research tantalizingly suggests a potential framework to predict the winners and losers of climate change, and the future communities we can expect. But developing this framework requires far greater efforts to ground empirical studies of phenological tracking in relevant ecological theory. Here we review the concept of phenological tracking in empirical studies and through the lens of coexistence theory to show why a community-level perspective is critical to accurate predictions with climate change. While much current theory for tracking ignores the importance of a multi-species context, basic community assembly theory predicts that competition will drive variation in tracking and trade-offs with other traits. We highlight how existing community assembly theory can help understand tracking in stationary and non-stationary systems. But major advances in predicting the species- and community-level consequences of climate change will require advances in theoretical and empirical studies. We outline a path forward built on greater efforts to integrate priority effects into modern coexistence theory, improved empirical estimates of multivariate environmental change, and clearly defined estimates of phenological tracking and its underlying environmental cues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».