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Enregistrement W4417455844 · doi:10.64898/2025.12.15.694424

Divergent climate impacts despite similar response to temperature in a widespread aerial insectivore

2025· article· en· W4417455844 sur OpenAlexafffund
Conor C. Taff, J. Ryan Shipley, Daniel R. Ardia, David A. Aborn, Lauren Albert, Marc Bélisle, Amos Belmaker, Lisha L. Berzins, Tricia Blake, Frances Bonier, Hannah Brewer, Michael W. Butler, Kyle Cameron, Samuel B. Case, David Chang van Oordt, Robert G. Clark, Ethan D. Clotfelter, Amelia R. Cox, Russell D. Dawson, Elizabeth P. Derryberry, Ana Maria Diaz Bohorquez, Peter O. Dunn, Valentina Ferretti, Anna Forsman, Matthew Fuirst, Dany Garant, Daniel Roy Garrett, Jessica Gutiérrez, Julie C. Hagelin, Braelei Hardt, Mercy E Harris, Kyle G. Horton, Carolyne Houle, Jennifer L. Houtz, Patricia L. Jones, Karina Mariela Guerra Jordán, Amanda S. Kindel, Robert W. Klaver, Sarah A. Knutie, Katherine S. Lauck, Michael P. Lombardo, Stephen C. Lougheed, Ashley C. Love, Stuart A. Mackenzie, John P. McCarty, Ann E. McKellar, Nicole Mejia, Christy A. Morrissey, Mia Nahom, D. Ryan Norris, L. Para, Fanie Pelletier, Cody Porter, Wallace B. Rendell, Eric A. Riddell, James W. Rivers, Raleigh J. Robertson, Alex Rose, Kimberly A. Rosvall, Tom Ryan, Ryan P. Shannon, Dave Shutler, Victoria F. Simons, Mark T. Stanback, Corey E. Tarwater, Patrick A. Thorpe, Morgan W. Tingley, Christine L Tischer, Benjamin A. Tonelli, Melanie L. Truan, Cornelia W. Twining, Jennifer J. Uehling, Carol M. Vleck, David Vleck, Michael L. Watson, Nathaniel T. Wheelwright, Linda A. Whittingham, David W. Winkler, Casey Youngflesh, Cédric Zimmer, Maren N. Vitousek

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensLoyalist CollegeUniversity of GuelphGovernment of Northwest TerritoriesEnvironment and Climate Change CanadaBirds CanadaUniversity of Northern British ColumbiaUniversité de SherbrookeQueen's UniversityAcadia UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesDefense Advanced Research Projects AgencyEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of ConnecticutUniversity of Wisconsin-MilwaukeeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of AgricultureNational Institutes of HealthQueen's UniversityUniversité de SherbrookeUniversity of Northern British ColumbiaBritish Columbia Knowledge Development FundIowa State UniversityNational Science Foundation
Mots-clésClimate changeVulnerability (computing)PopulationInsectivoreSelection (genetic algorithm)Global warmingClimate sensitivityEctotherm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is shifting when animals breed 1,2 , but it is still not clear why some populations keep pace with warming while others fall behind 3,4 . Differences could arise from variation in sensitivity to temperature 3 or constraints on the ability to respond to temperature. Without knowing whether populations differ in sensitivity—or in their ability to act on that sensitivity—we cannot identify which are most at risk. Using 1,555 population-years from 123 populations of tree swallows ( Tachycineta bicolor ), we show that populations have similar sensitivity to local temperature, advancing breeding by about one day per degree of warming. However, northern populations face tighter time constraints and greater exposure to recent warming. Northern populations have advanced laying dates the most, but still experience stronger selection for earlier breeding, especially in warm years; they have also declined most in breeding abundance. These findings show that vulnerability to climate change can arise not just from different sensitivity to warming, but from when and where populations can respond effectively. By disentangling sensitivity from timing constraints, our results support a general mechanism by which even uniformly responsive species can show uneven impacts of climate change across their ranges.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

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