Anticipating Shifts in American Beech Distribution in a Changing Climate
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim This study aimed to anticipate shifts in habitat suitability for American beech ( Fagus grandifolia ) under current and future climate scenarios using an ensemble of species distribution models (SDM). The resulting habitat suitability projections will serve as a foundational layer for developing a hierarchical risk mapping model for beech leaf disease, an emerging epidemic in the eastern United States, which will be published in a subsequent paper. Location The study area spans the eastern United States—primarily east of the Mississippi River (Northeast, Midwest and Southeast)—and includes adjacent ecoregions of Canada where American beech occurs. Taxon The taxon of interest is American beech ( Fagus grandifolia Ehrh.), a keystone mesic species in eastern American forests. Methods We employed an ensemble species distribution modelling approach, combining generalised linear models, multivariate adaptive regression splines, generalised boosted models, random forest, and maximum entropy for R. Present‐day habitat suitability was modelled by bias‐corrected SDMs with target group background and spatial thinning via semi‐variogram measures, using a 1 km resolution dataset that included climatic, edaphic, and topographic variables. For projections under future scenarios, we utilised four shared socioeconomic pathways (SSPs), adopted from the AdaptWest database and modelled by employing ensemble means from eight Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 Atmosphere–Ocean General Circulation Models. Results Ensemble projections consistently show a decline in suitable habitat for Fagus grandifolia across all future climate scenarios, with losses outweighing gains. Winter precipitation emerged as the most influential variable (38.7%), followed by summer precipitation (15.2%), terrain ruggedness (11.4%), and extreme maximum temperatures (10.1%). Soil properties contributed moderately, with clay content, heat‐moisture index, pH and organic carbon accounting for the remainder. Main Conclusions American beech is projected to experience significant habitat contraction due to climate‐induced water stress and limited dispersal capacity. Conservation strategies should focus on protecting northern refugia, exploring assisted migration, and integrating climate suitability with emerging disease risks to enhance long‐term resilience.
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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) | 0,000 | 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 ».