Integrative demographic modelling reduces uncertainty in estimated rates of species' historical range shifts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Biogeographers have used three primary data types to examine shifts in tree ranges in response to past climate change: fossil pollen, genetic data and contemporary occurrences. Although recent efforts have explored formal integration of these types of data, we have limited understanding of how integration affects estimates of range shift rates and their uncertainty. We compared estimates of biotic velocity (i.e. rate of species' range shifts) using each data type independently to estimates obtained using integrated models. Location Eastern North America. Taxon Fraxinus pennsylvanica Marshall (green ash). Methods Using fossil pollen, genomic data and modern occurrence data, we estimated biotic velocities directly from 24 species distribution models (SDMs) and 200 pollen surfaces created with a novel Bayesian spatio‐temporal model. We compared biotic velocity from these analyses to estimates based on coupled demographic‐coalescent simulations and Approximate Bayesian Computation that combined fossil pollen and SDMs with population genomic data collected across the F. pennsylvanica range. Results Patterns and magnitude of biotic velocity over time varied by the method used to estimate past range dynamics. Estimates based on fossil pollen yielded the highest rates of range movement. Overall, integrating genetic data with other data types in our simulation‐based framework reduced apparent uncertainty in biotic velocity estimates and resulted in greater similarity in estimates between SDM‐ and pollen‐integrated analyses. Main Conclusions By reducing uncertainty in our assessments of range shifts, integration of data types improves our understanding of the past distribution of species. Based on these results, we propose further steps to reach the integration of these three lines of biogeographical evidence into a unified analytical framework.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».