Data from: Low temperatures impact species distributions of jumping spiders across a desert elevational cline
Notice bibliographique
Résumé
Temperature is known to influence many aspects of organisms and is frequently linked to geographical species distributions. Despite the importance of a broad understanding of an animal’s thermal biology, few studies in- corporate more than one metric of thermal biology. Here we examined an elevational assemblage of Habronattus jumping spiders to measure different aspects of their thermal biology including thermal limits (CTmin , CTmax), thermal preference, V̇CO2 as proxy for metabolic rate, locomotor behavior and warming tolerance. We used these data to test whether thermal biology helped explain how species were distributed across elevation. Habronattus had high CTmax values, which did not differ among species across the elevational gradient. The highest-eleva- tion species had a lower CTmin than any other species. All species had a strong thermal preference around 37 °C. With respect to performance, one of the middle elevation species was significantly less temperature-sensitive in metabolic rate. Differences between species with respect to locomotion (jump distance) were likely driven by differences in mass, with no differences in thermal performance across elevation. We suggest that Habronattus distributions follow Brett’s Rule, a rule that predicts more geographical variation in cold tolerance than heat. Additionally, we suggest that physiological tolerances interact with biotic factors, particularly those related to courtship and mate choice to influence species distributions. Habronattus also had very high warming tolerance values (>20 °C, on average). Taken together, these data suggest that Habronattus are resilient in the face of cli- mate-change related shifts in temperature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,013 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».