Integrating Adaptive Capacity Alters Outcomes When Modelling Effects of Warming on a Cold‐Water Fish in a Sub‐Arctic Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Local species distributions are often geographically restricted to a subset of environmental conditions across a species' full range, complicating forecasting climate warming effects. However, Bayesian species distribution models (SDM) can leverage geographically restricted datasets with broader knowledge of habitat relationships across the species' range to forecast climate vulnerability in data‐limited regions. Location Northern Canada. Methods Principles of niche tracking and niche expansion were explored using an innovative Bayesian SDM approach to refine a climate vulnerability assessment for bull trout ( Salvelinus confluentus ), a cold‐water riverine fish. The SDM was fit to a large, spatially dense fish occurrence and stream temperature dataset to model how climatic and geomorphic factors influence the current and future distribution of bull trout near its northern range extent. To assess niche tracking, wherein modelled relationships were based on observed occurrence patterns, we fitted the SDM with uninformative priors. For niche expansion, which assumes the population can adjust to occupy a warmer niche like southerly populations, we added an informative prior for summer stream water temperature occupancy. Models projected effects of warming on the distribution of suitable habitat using Representative Concentration Pathways 4.5 and 8.5 emissions scenarios for 2061–2080. Results Bull trout distribution was patchy and limited to intermediate thermal and slope conditions in streams with high groundwater contributions. The latter is a key determinant of biogeographic patterns not seen elsewhere across the species' range. Under niche tracking, suitable habitat extent is projected to decline by 36%–46%, while under niche expansion, suitable habitat could increase by 25%–28%. Main Conclusions The large dichotomy between projections illustrates the importance of considering local features and adaptive capacity when forecasting potential responses of cold‐water fishes to climate warming. It also highlights a need for studies to better understand the mechanisms that may prevail as species distributions shift this century.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».