Environmental variability and phenology evolution: impacts of climate change and spring onset on reproductive timing in a small mammal
Notice bibliographique
Résumé
The phenology, or timing of life history events, of organisms affects both ecological and evolutionary dynamics. Recent work has illustrated the effects of climate change on the phenology for many species. Changing selective pressures on phenology can have consequences for species if the reliability of phenological cues decreases or if climate change affects interacting species differentially. There are now numerous examples, in which earlier mean timing of spring has selected for earlier phenology of organisms. However, much less is known about how changes in the variability of spring — and consequently the reliability of cues — might affect species. We built a general model of animal population dynamics to study both the ecology and evolution of phenological events under climate change. We parameterized this model for a population of the collared pika (Ochotona collaris) found in the Yukon, Canada. In line with past work, we show that an earlier timing of spring snowmelt will select for an earlier timing of reproduction. In addition, we show that variability in the onset of spring also selects for earlier reproduction. However, evolution or plasticity in juvenile mortality, due to late snowmelt, can lead to later reproduction. These results highlight the importance of looking at the variability, and not only the mean, in spring onset. The specific relationship between the mean and variability of spring onset coupled with the ability of a population to be plastic or adaptable will determine the long-term effects of climate change on the phenology of species.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».