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Enregistrement W6929827942 · doi:10.5061/dryad.bcc2fqz8n

Data from: Thermal tolerances and species interactions determine the elevational distributions of insects

2020· dataset· en· W6929827942 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEctothermPrecipitationLimitingNettingThermal inertia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: While physiological limits to thermal extremes are often thought to determine the abundance and geographic distribution of species, more recent evidence suggests that species interactions may be equally important. Moreover, the relative importance of these constraints may shift with changing abiotic conditions, such as climate change. Here, we explore the relative importance of physiological tolerances to heat and species interactions in determining the distribution of insects along two elevational gradients. The gradients contrast in precipitation but not temperature, allowing us to separate these two climatic factors. Location: Montane rainforest in Costa Rica. Time period: 2015-2016. Major taxa studied: Bromeliad-dwelling aquatic insect larvae. Methods: We estimated the elevation preferences of five insect taxa by surveying 170 bromeliads along the moist Atlantic and the dry Pacific slopes of Monteverde, and experimentally determined their critical thermal maxima (CTmax). We determined if species-specific heat tolerances predict their elevation preferences, using Deming regressions, and tested if potential predators mediated elevation effects on species distributions, using structural equation models. Results: On the moist Atlantic slope, heat tolerances of insects explained their elevational distributions: taxa with high heat tolerances preferred low elevations where conditions are warmest, while taxa with low heat tolerances preferred high elevations where it is coldest. By contrast, on the drier Pacific slope, the elevational abundance pattern of many insects reflected negative interactions from cranefly larvae. These larvae are known to become predatory under drought conditions and were disproportionally abundant at low elevations on the Pacific slope. Main conclusions: We show that under drought, indirect effects mediated by species interactions can override any direct physiological effects of environmental conditions on insect distributions. The relative importance of limits to physiological tolerance and species interactions thus depends on environmental context, an important insight given that environmental conditions are expected to shift with climate change.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2020
Routes d'admission1
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