MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416297464 · doi:10.1093/jeb/voaf138

Darwin’s finches and climate change: insights from a resilient system

2025· article· en· W4416297464 sur OpenAlexafffund
Paola Carrion‐Avilés, Marc‐Olivier Beausoleil, Joost A. M. Raeymaekers, Luis F. De León, Jaime A. Chaves, Diana M. T. Sharpe, Sarah K. Huber, Anthony Herrel, Kiyoko M. Gotanda, Jennifer A. H. Koop, Sarah A. Knutie, Dale H. Clayton, Jeffrey Podos, Rowan D. H. Barrett, Frédéric Guichard, Andrew P. Hendry

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensBrock UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of MassachusettsUniversity of UtahNational Science Foundation
Mots-clésBeakTraitClimate changePrecipitationFinchBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is known to influence biodiversity worldwide, with changes in organismal traits observed in many populations and species. Such effects are not universal, however, with some traits showing remarkable stability through time. Time-series analyses that link environmental variables to trait values can generate useful insights into trait evolution and its ecological bases. We use 24 years of data for beak and body traits in two species of Darwin's finches in the Galápagos Islands, alongside data on temperature and precipitation, to answer three questions: (Q1) is climate change present in our study sites? (Q2) do time-series of beak and body traits show detectable trends that suggest climate change effects? and (Q3) to what extent does weather influence annual variation in beak and body traits? We found that temperature and precipitation have been increasing over the past two decades-although this trend is minor in comparison to year-to-year variation. We next found that time-series of beak and body traits showed no detectable signs of climate change impact, instead they behave either as random walks or stable trajectories. Finally, for both species, analyses for short-term responses show that precipitation has a lagged, negative correlation with beak and body traits (effect size: maximum -0.632, minimum -0.131). Increased precipitation followed smaller traits in subsequent years. Associations of finch traits with temperature were more variable. We discuss reasons why Darwin's finches react to short-term weather changes but not to long-term climatic trends, and how these results relate to other findings in other tropical systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Evolutionary BiologyMême sujetAvian ecology and behaviorTravaux en français237 207