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Enregistrement W7000770449

Going North: Inferring Testate Amoeba Habitat Shifts in Response to Climate Change with Ecological Niche Modeling

2023· article· en· W7000770449 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSmith ScholarWorks (Smith College) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtist diversity and phylogeny
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcological nicheHabitatEnvironmental niche modellingNicheClimate changeAbiotic componentSpecies distributionEnvironmental changeBiogeographyBiodiversity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arcellinida are an ancient clade of single-celled eukaryotes distinguished by their tests (shells). They occupy a variety of habitats, including freshwater and other moist environments like leaf litter and soil. The question of how microbes like Arcellinida are dispersed has long troubled microbiologists. Arcellinida are seen as cosmopolitan morphospecies, but studies have shown the distribution of cryptic species within these lineages may be limited by environmental factors or geographical regions. Understanding Arcellinida distribution patterns is important to interpret their evolutionary history and possible ecological shifts that influenced speciation events. Previous studies often focused on a few sites over a small geographic range, making it difficult to assess broad environmental drivers that govern restricted habitat distributions. Here, we use MaxEnt, a machine learning software that uses presence-absence data to assess Arcellinda through time, space, and geography, to predict preferred ecological niches across North America. We train this model by introducing location data collected from a literature review of sites where Arcellinida have been recorded and environmental layers collected from the global climate data site Worldclim. Based on the abiotic characteristics of the literature observation sites, MaxEnt predicts other habitats across North America where Arcellinida are likely to be found. We then use sets of future data taken from the Coupled Model Intercomparison Project, which predict what environmental conditions will be in the years 2050 and 2070, to predict how Arcellinida habitats will shift as a result of climate change. Preliminary results suggest that current habitats for Arcellinida are concentrated in Northern Mexico, along the West Coast of Canada, and the south of the United States. These niches are predicted to shift increasingly Northwest over time, with a narrowing latitudinal range. This work will help us better understand the most influential environmental conditions for Arcellinida distribution and lays the groundwork for future assessments of paleoclimate. By increasing our understanding of the geographic and evolutionary history of the Arcellinida clade, this project will contribute to our understanding of a major microbial community, and allow us to understand how the environment has and will shape diversity in the future.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,227 · 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