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Enregistrement W4381848711 · doi:10.1111/ddi.13750

Effects of climate change on the distribution of plant species and plant functional strategies on the Canary Islands

2023· article· en· W4381848711 sur OpenAlexaff
Dagmar M. Hanz, V. Cutts, Martha Paola Barajas Barbosa, Adam C. Algar, Carl Beierkuhnlein, Flavien Collart, José María Fernández‐Palacios, Richard Field, Dirk Nikolaus Karger, David Kienle, Holger Kreft, Jairo Patiño, Franziska Schrodt, Manuel J. Steinbauer, Patrick Weigelt, Severin D. H. Irl

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungSwiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape ResearchDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésEndemismArchipelagoEcologyGeographyClimate changeRange (aeronautics)Species distributionPopulationEnvironmental niche modellingEcological nicheBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Oceanic islands possess unique floras with high proportions of endemic species. Island floras are expected to be severely affected by changing climatic conditions as species on islands have limited distribution ranges and small population sizes and face the constraints of insularity to track their climatic niches. We aimed to assess how ongoing climate change affects the range sizes of oceanic island plants, identifying species of particular conservation concern. Location Canary Islands, Spain. Methods We combined species occurrence data from single‐island endemic, archipelago endemic and nonendemic native plant species of the Canary Islands with data on current and future climatic conditions. Bayesian Additive Regression Trees were used to assess the effect of climate change on species distributions; 71% ( n = 502 species) of the native Canary Island species had models deemed good enough. To further assess how climate change affects plant functional strategies, we collected data on woodiness and succulence. Results Single‐island endemic species were projected to lose a greater proportion of their climatically suitable area (x ̃ = −0.36) than archipelago endemics (x ̃ = −0.28) or nonendemic native species (x ̃ = −0.26), especially on Lanzarote and Fuerteventura, which are expected to experience less annual precipitation in the future. Moreover, herbaceous single‐island endemics were projected to gain less and lose more climatically suitable area than insular woody single‐island endemics. By contrast, we found that succulent single‐island endemics and nonendemic natives gain more and lose less climatically suitable area. Main Conclusions While all native species are of conservation importance, we emphasise single‐island endemic species not characterised by functional strategies associated with water use efficiency. Our results are particularly critical for other oceanic island floras that are not constituted by such a vast diversity of insular woody species as the Canary Islands.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,160 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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