Data from: Latitudinal limit not a cold limit: Cold temperatures do not constrain an endangered tree species at its northern edge
Notice bibliographique
Résumé
Aim A strong influence of climate on species’ range is often assumed, and forms the basis for projecting many future range shifts with changing climate. Particularly at poleward latitudinal or elevational edges, abiotic conditions are thought to play a major role in limiting distributions. We estimated the roles of climate and landscape features in shaping habitat at the northern distributional edge of a critically threatened mountain tree species. Location British Columbia and Alberta, Canada. Taxon Pinus albicaulis (Engelm.) Methods We used a hierarchical Bayesian model (HBM) to combine multiple scales, sources, qualities and types of species data. We jointly examined the climate influence on occupancy across scales, and on juvenile and adult abundance to quantify habitat quality at two life history stages. Results We found that cold temperature was the strongest predictor of whitebark pine occurrence at regional scales, with colder areas being better (i.e. the sign was negative). Occupancy at local scales was best predicted by low growing degree‐days and declining precipitation as snow. These relationships with occupancy across scales indicate that suitable climatic and topographic habitats currently exist beyond the northern edge of whitebark pine's current range. We found high adult abundance was predicted in sunny, cool habitats with little climatic drought, whereas high juvenile densities were associated with higher precipitation as snow and more climatic drought. Main conclusions The negative relationship to temperature and the ample suitable habitats predicted to exist poleward of the current species’ range limit indicates whitebark pine is not limited by cold temperatures. We suggest that not all species’ ranges are cold limited at high latitudes or elevations. For whitebark pine this means warming temperatures may not directly result in a northern range expansion as a result of warming habitat.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».