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Enregistrement W4210703453 · doi:10.1111/ddi.13480

Forecasting species distributions: Correlation does not equal causation

2022· article· en· W4210703453 sur OpenAlexaboutno aff
Alexej P. K. Sirén, Chris Sutherland, Ambarish V. Karmalkar, Matthew J. Duveneck, Toni Lyn Morelli

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRange (aeronautics)EcologySpecies distributionClimate changeSnowHabitatCompetition (biology)Generalized additive modelBiomass (ecology)Environmental scienceGeographyBiologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Identifying the mechanisms influencing species' distributions is critical for accurate climate change forecasts. However, current approaches are limited by correlative models that cannot distinguish between direct and indirect effects. Location New Hampshire and Vermont, USA. Methods Using causal and correlational models and new theory on range limits, we compared current (2014–2019) and future (2080s) distributions of ecologically important mammalian carnivores and competitors along range limits in the northeastern US under two global climate models (GCMs) and a high‐emission scenario (RCP8.5) of projected snow and forest biomass change. Results Our hypothesis that causal models of climate‐mediated competition would result in different distribution predictions than correlational models, both in the current and future periods, was well‐supported by our results; however, these patterns were prominent only for species pairs that exhibited strong interactions. The causal model predicted the current distribution of Canada lynx (Lynx canadensis) more accurately, likely because it incorporated the influence of competitive interactions mediated by snow with the closely related bobcat (Lynx rufus). Both modeling frameworks predicted an overall decline in lynx occurrence in the central high‐elevation regions and increased occurrence in the northeastern region in the 2080s due to changes in land use that provided optimal habitat. However, these losses and gains were less substantial in the causal model due to the inclusion of an indirect buffering effect of snow on lynx. Main conclusions Our comparative analysis indicates that a causal framework, steeped in ecological theory, can be used to generate spatially explicit predictions of species distributions. This approach can be used to disentangle correlated predictors that have previously hampered understanding of range limits and species' response 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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