Growing degree‐days do not explain moth species' distributions at broad scales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Growing degree‐days (GDD), an estimate of an organism's growing season length, has been shown to be an important predictor of Lepidopteran species' distributions and could be influencing Lepidopteran range shifts to climate change. Yet, one understudied simplification in this literature is that the same thermal threshold is used in the calculations of GDD for all species instead of a species‐specific threshold. By characterizing the phenological process influenced by climate, a species‐specific estimate of GDD should improve the accuracy of species distribution models (SDMs). To test this hypothesis, we used published, experimentally estimated thermal thresholds and modeled the current geographic distribution of 30 moth species native to North America. We found that the predictive performance of models based on a species‐specific estimate of GDD was indistinguishable from models based on a standard estimate of GDD. This is likely because GDD was not an important predictor of these species' distributions. Our findings suggest that experimentally estimated thermal thresholds may not always scale up to be predictive at broad scales and that more work is needed to leverage the data from lab experiments into SDMs to accurately predict species' range shifts in response to climate change.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,448 | 0,048 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».