Climate Futures for Lizards and Snakes in Western North America May Result in New Species Management Issues
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We assessed changes in fundamental climate‐niche space for lizard and snake species in western North America under modeled climate scenarios to inform natural resource managers of possible shifts in species distributions. We generated eight distribution models for each of 130 snake and lizard species in western North America under six time‐by‐climate scenarios. We combined the highest‐performing models per species into a single ensemble model for each scenario. Maps were generated from the ensemble models to depict climate‐niche space for each species and scenario. Patterns of species richness based on climate suitability and niche shifts were calculated from the projections at the scale of the entire study area and individual states and provinces, from Canada to Mexico. Squamate species' climate‐niche space for the recent‐time climate scenario and published known ranges were highly correlated (r = 0.81). Overall, reptile climate‐niche space was projected to move northward in the future. Sixty‐eight percent of species were projected to expand their current climate‐niche space rather than to shift, contract, or remain stable. Only 8.5% of species were projected to lose climate‐niche space in the future, and these species primarily occurred in Mexico and the southwestern U.S. We found few species were projected to lose all suitable climate‐niche space at the state or province level, although species were often predicted to occupy novel areas, such as at higher elevations. Most squamate species were projected to increase their climate‐niche space in future climate scenarios. As climate niches move northward, species are predicted to cross administrative borders, resulting in novel conservation issues for local landowners and natural resource agencies. However, information on species dispersal abilities, landscape connectivity, biophysical tolerances, and habitat suitability is needed to contextualize predictions relative to realized future niche expansions.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».