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Enregistrement W4292371513 · doi:10.1111/gcb.16349

Multi‐season climate projections forecast declines in migratory monarch butterflies

2022· article· en· W4292371513 sur OpenAlexaboutno aff
Erin R. Zylstra, Naresh Neupane, Elise F. Zipkin

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation of Sri Lanka
Mots-clésOverwinteringDanausClimate changeGeographyAbundance (ecology)PopulationMonarch butterflyEcologyAnnual cycleClimate modelEnvironmental scienceClimatologyBiologyDemographyLepidoptera genitalia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change poses a unique threat to migratory species as it has the potential to alter environmental conditions at multiple points along a species' migratory route. The eastern migratory population of monarch butterflies (Danaus plexippus) has declined markedly over the last few decades, in part due to variation in breeding-season climate. Here, we combined a retrospective, annual-cycle model for the eastern monarch population with climate projections within the spring breeding grounds in eastern Texas and across the summer breeding grounds in the midwestern U.S. and southern Ontario, Canada to evaluate how monarchs are likely to respond to climate change over the next century. Our results reveal that projected changes in breeding-season climate are likely to lead to decreases in monarch abundance, with high potential for overwintering population size to fall below the historical minimum three or more times in the next two decades. Climatic changes across the expansive summer breeding grounds will also cause shifts in the distribution of monarchs, with higher projected abundances in areas that become wetter but not appreciably hotter (e.g., northern Ohio) and declines in abundance where summer temperatures are projected to increase well above those observed in the recent past (e.g., northern Minnesota). Although climate uncertainties dominate long-term population forecasts, our analyses suggest that we can improve precision of near-term forecasts by collecting targeted data to better understand relationships between breeding-season climate variables and local monarch abundance. Overall, our results highlight the importance of accounting for the impacts of climate changes throughout the full-annual cycle of migratory species.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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