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Enregistrement W4212844355 · doi:10.1016/j.avrs.2022.100005

On the potential of documenting decadal-scale avifaunal change from before-and-after comparisons of museum and observational data across North America

2022· article· en· W4212844355 sur OpenAlexaboutno aff
Fernando Machado‐Stredel, Benedictus Freeman, Daniel Jiménez‐García, Marlon E. Cobos, Claudia Nuñez‐Penichet, Laura Jiménez, Ed Komp, Utku Perktaş, Ali Khalighifar, Kate Ingenloff, Walter P. Tapondjou, Thilina De Silva, Sumudu Fernando, Luis Osorio‐Olvera, A. Townsend Peterson

Notice bibliographique

RevueAvian Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityGeographyScale (ratio)EcologyEnvironmental resource managementCartographyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies of biodiversity dynamics have been cast on either long (systematics) or short (ecology) time scales, leaving a gap in coverage for moderate time scales of decades to centuries. Large-scale biodiversity information resources now available offer opportunities to fill this gap for many parts of the world via detailed, quantitative comparisons of assemblage composition, particularly for regions without rich time series datasets. We explore the possibility that such changes in avifaunas across the United States and Canada before and after the first three decades of marked global change (i.e., prior to 1980 versus after 2010) can be reconstructed and characterized from existing primary biodiversity data. As an illustration of the potential of this methodology for sites even in regions not as well sampled as the United States and Canada, we also explored changes at a single site in Mexico (Chichén-Itzá). We analyzed two large-scale datasets: one summarizing bird records in the United States and Canada before 1980, and one for the same region after 2010. We used probabilistic inventory completeness analyses to identify sites that have avifaunas that have likely been inventoried more or less completely. We prepared detailed comparisons between the two time periods to analyze species showing distributional changes over the time period analyzed. We identified 139 sites on a 0.05° grid that were demonstrably well-inventoried before 1980 in the United States and Canada, of which 108 were also well-inventoried after 2010. Comparing presence/absence patterns between the two time periods for 601 bird species, we found significant spatial autocorrelation in overall avifaunal turnover (species gained and lost), but not in numbers of species lost. We noted potential northward retractions of ranges of several species with high-latitude (boreal) distributions, while other species showed dominant patterns of population loss, either rangewide (e.g., Tympanuchus cupido) or regionally (e.g., Thryomanes bewickii). We developed linear models to explore a suite of potential drivers of species loss at relatively fine-grained resolutions (<6 ​km), finding significant effects of precipitation increase, particularly on the eastern border of the United States and Canada. Our exploration of biotic change in Chichén-Itzá included 265 species and showed intriguing losses from the local avifauna (e.g., Patagioenas speciosa), as well as vagrant and recent invasive species in the Yucatán Peninsula. The present work documents both the potential for and the problems involved in an approach integrating primary biodiversity data across time periods. This method potentially allows researchers to assess intermediate-time-scale biodiversity dynamics that can reveal patterns of change in biodiversity-rich regions that lack extensive time-series information.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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