Avian seed dispersal may be insufficient for plants to track future temperature change on tropical mountains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Climate change causes shifts in species ranges globally. Terrestrial plant species often lag behind temperature shifts, and it is unclear to what extent animal‐dispersed plants can track climate change. Here, we estimate the ability of bird‐dispersed plant species to track future temperature change on a tropical mountain. Location Tropical elevational gradient (500–3500 m.a.s.l.) in the Manú biosphere reserve, Peru. Time period From 1960–1990 to 2061–2080. Taxa Fleshy‐fruited plants and avian frugivores. Methods Using simulations based on the functional traits of avian frugivores and fruiting plants, we quantified the number of long‐distance dispersal (LDD) events that woody plant species would require to track projected temperature shifts on a tropical mountain by the year 2070 under different greenhouse gas emission scenarios [representative concentration pathway (RCP) 2.6, 4.5 and 8.5]. We applied this approach to 343 bird‐dispersed woody plant species. Results Our simulations revealed that bird‐dispersed plants differed in their climate‐tracking ability, with large‐fruited and canopy plants exhibiting a higher climate‐tracking ability. Our simulations also suggested that even under scenarios of strong and intermediate mitigation of greenhouse gas emissions (RCP 2.6 and 4.5), sufficient upslope dispersal would require several LDD events by 2070, which is unlikely for the majority of woody plant species. Furthermore, the ability of plant species to track future changes in temperature increased in simulations with a low degree of trait matching between plants and birds, suggesting that plants in generalized seed‐dispersal systems might be more resilient to climate change. Main conclusion Our study illustrates how the functional traits of plants and animals can inform predictive models of species dispersal and range shifts under climate change and suggests that the biodiversity of tropical mountain ecosystems is highly vulnerable to future warming. The increasing availability of functional trait data for plants and animals globally will allow parameterization of similar models for many other seed‐dispersal systems.
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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 | 0,002 |
| 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 ».