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Enregistrement W4213025076 · doi:10.1098/rstb.2021.0003

Mosaics of climatic stress across species' ranges: tradeoffs cause adaptive evolution to limits of climatic tolerance

2022· article· en· W4213025076 sur OpenAlexaff
Camille Parmesan, Michael C. Singer

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesGöteborgs UniversitetAgence Nationale de la RechercheLaboratoire d'Excellence TULIP
Mots-clésEnvironmental scienceClimate changeEcologyGeographyPhysical geographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

reveal mechanisms generating these stresses: geographic mosaics of natural selection, acting on tradeoffs between climate adaptation and fitness traits, cause some range-central populations to evolve to limits of climatic tolerance, while others remain resilient. In one ecotype, selection for predator avoidance drives evolution to limits of thermal tolerance. In a second ecotype, the endangered Bay Checkerspot, selection on fecundity drives evolution to the climate-sensitive limit of ability to complete development within the lifespans of ephemeral hosts, causing routinely high mortality from insect-host phenological asynchrony. The tradeoff between maternal fecundity and offspring mortality generated similar values of fitness on different dates, partly explaining why fecundity varied by more than an order of magnitude. Evolutionary response to the tradeoff rendered climatic variability the main driver of Bay Checkerspot dynamics, and increases in this variability, associated with climate change, were a key factor behind permanent extinction of a protected metapopulation. Finally, we discuss implications for conservation planning of our finding that adaptive evolution can reduce population-level resilience to climate change and generate geographic mosaics of climatic stress. This article is part of the theme issue 'Species' ranges in the face of changing environments (Part II)'.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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