Life history traits modulate the influence of environmental stressors on biodiversity: The case of fireflies, climate and artificial light at night
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Artificial light at night (ALAN) is an unprecedented stressor recently introduced in the abiotic milieu of natural landscapes. As such, understanding how ALAN and other natural stressors act in concert to shape the spatial distribution of biodiversity is a core goal in conservation ecology. Here, we aim at understanding how ALAN and climate interact with life history traits and courtship signalling systems to dictate the composition of firefly communities in a global biodiversity hotspot. Location An extensive elevational gradient in the Atlantic rain forest (Brazil) currently known as the hottest hotspot of fireflies on Earth. Methods We used multivariate species distribution models to understand how species traits and courtship signalling systems interact with climate and ALAN to determine species abundance within firefly communities. We also investigated how species‐specific responses to climate and ALAN scale up to determine compositional changes in firefly communities along the elevational gradient. Results We found that climate shapes communities by filtering species according to their body size and trophic position. ALAN dictates the dominant courtship signalling system within communities by affecting the abundance of species that use bioluminescence or a combination of bioluminescence and pheromones in courtship. We also found that associations between beta‐diversity and ALAN were non‐stationary, being higher in regions under low levels of light pollution. This suggests that even incipient increases in ALAN within protected areas can yield fast changes in the composition of firefly communities. Main Conclusions Firefly responses to climate and ALAN are modulated by traits associated with different facets of their life histories. Given the alarming changes in both stressors predicted for the foreseeable future, our findings indicate that firefly communities are vulnerable to compositional changes even within protected areas.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».