Seasonal migration as a life history trait facilitating adaptation to climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predicting the geographic range of species and their response to variation in climate are entwined goals in conservation and evolutionary ecology. Species distribution models (SDMs) are foundational in this effort and used to visualize the geographic range of species as the spatial representation of its realized niche, or when based only on climate, its climate niche. SDMs can also forecast shifts in species range given climate change, but often lack of empirical support for causal links between climate and demography, yielding uncertain predictions. We addressed such uncertainties whilst also exploring the role of migration and resident life-histories in climate adaptation in mobile animals using 48 years of detailed demographic and climate data for song sparrows ( Melospiza melodia ), a polytypic species that varies in migratory life history. We developed SDMs representing demographic and climate niches of migratory and resident populations in western North America from California (CA) to Alaska (AK) using data from a focal population in British Columbia (BC) and 1.2 million citizen science observations. Distributions of resident and migrant populations predicted by each model agreed strongly (72.8%) in the region of our focal population, but less well in regions with dissimilar climates. Mismatches were largest in CA, smaller in AK, but in all cases supported the hypothesis that climate influences the evolution of migration and limits year-round residency. Our results imply that migrants predominated in our focal population a century ago, but that climate change has favored range expansions by non-migratory phenotypes and facilitated an upward shift in the elevational range of residents. We suggest long-term studies are crucial to evaluating the predictions of SDMs positing causal links between climatic conditions and species demography. We found such links to be robust regionally and particularly useful to elucidating the potential for migration or residence to facilitate adaptation to climate 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 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 | 0,000 | 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 ».