Robust species distribution predictions of predator and prey responses to climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Species distribution models (SDMs) can be correlative or mechanistic, which have very different assumptions, leading to potentially different estimates of the ecological niches and distributions of the species. The model predictions from correlative and mechanistic approaches are incomparable due to their distinct assumptions. Yet, seeking their agreements can identify robust predictions that are relatively independent of the assumptions used to generate them. However, the search for robust model predictions among SDM models remains understudied and rarely considers the effect of biotic interactions. It is essential to identify robust predictions from SDMs for policy making. Location Global. Time Period 1970–2000/1980–2000 and 2081–2100. Major Taxa Studies Aphids. Methods In this study, we selected five aphid species as examples, and applied an ensemble model of multiple correlative SDMs (eC‐SDM), a mechanistic SDM of the prey species alone (M‐SDM) and a mechanistic SDM of the predator–prey interactions (M‐BI‐SDM), to predict the habitat suitability of these aphids under climate change and seek robust predictions from both approaches, as well as evaluate the importance of biotic interactions in SDM studies. Results Our results show that the five aphid species have different habitat suitability patterns predicted by both correlative and mechanistic approaches. However, there is a notable consensus between the model predictions for parts of North America and eastern Asia, indicating that the predictions in these regions are robust. Additionally, our mechanistic models allow us to assess the importance of predation on SDM predictions, revealing that predation can quantitatively affect species' habitat suitability both directly and indirectly. Main Conclusions Our study suggests that mechanistic SDM could serve as a valuable addition to assess the robustness of the correlative SDM predictions, by providing additional biological realism. It highlights the importance of using diverse modelling approaches to achieve robust model predictions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».