Microclimate, an inseparable part of ecology and biogeography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microclimate science has developed into a global discipline. Microclimate science is increasingly used to understand and mitigate climate and biodiversity shifts. Here, we provide an overview of the current status of microclimate ecology and biogeography, and where this field is heading next. We showcase the recent advances in data acquisition, such as novel field sensors and remote sensing methods. We discuss microclimate modelling, mapping, and data processing, including accessibility of modelling tools, advantages of mechanistic and statistical modelling, and solutions for computational challenges that have pushed the state-of-the-art of the field. We highlight the latest research on interactions between microclimate and organisms, including how microclimate influences individuals, and through them populations, communities, and entire ecosystems and their processes. We also briefly discuss recent research on how organisms shape microclimate from the tropics to the poles. Microclimates are also important in ecosystem management under climate change. We showcase new research in microclimate management with examples from biodiversity conservation, forestry, and urban ecology. We discuss the importance of microrefugia in conservation and how to promote microclimate heterogeneity. We identify major knowledge gaps that need to be filled for further advancing microclimate methods, investigations, and applications. These gaps include spatiotemporal scaling of microclimate data, mismatches between macroclimate and microclimate in predicting responses of organisms to climate change, and the need for more evidence on the outcomes of microclimate management. Biosketch The authors are participants of the Microclimate Ecology and Biogeography conference held in Antwerp, Belgium in 2022. Together they collaboratively wrote this perspective paper that brings together 97 experts and their views on the recent advancements and knowledge gaps in terrestrial microclimate. The paper was coordinated by Julia Kemppinen, Jonas Lembrechts, Koenraad Van Meerbeek, and Pieter De Frenne, and writing different sections was led by Jofre Carnicer, Nathalie Chardon, Paul Kardol, Jonathan Lenoir, Daijun Liu, Ilya Maclean, Jan Pergl, Patrick Saccone, Rebecca Senior, Ting Shen, Sandra Słowińska, Vigdis Vandvik, and Jonathan von Oppen. For more details on authors statistics and how the work was organised, please see Supplementary information Figures S1-3.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».