Modelling current and projected niche shifts of the \nblacklegged tick, Ixodes scapularis, in eastern Canada \nemploying community science data and global climate \nchange drivers
Notice bibliographique
Résumé
Climate change rapidly drives species range dynamics, prompting many terrestrial \norganisms to shift northward to higher latitudes and forcing new species-environment and \nspecies-species interactions. The tick vector Ixodes scapularis, commonly known as the \nblacklegged tick, has historically been endemic to the United States but is establishing a \npersistent population in Canada, potentially exposing people to a novel zoonotic pathogen, \nBorrelia burgdorferi, the causative agent of Lyme disease. The collection of tick records (within \nCanada and the United States) between 2017 and 2022 via citizen-/community-science programs \nand the usage of high-resolution 1km climate data enabled me to produce robust, ensemble \necological niche models. I carried out 4,704 model iterations across two datasets, 12 algorithms, \nand 10 climate profiles using 40 environmental variables. I extrapolated select models over three \ntime periods, 2011-2040, 2041-2070, and 2071-2100, across two projected climate scenarios, \nSSP5-8.5 and SSP3-7.0, incorporating 2,094 future predictions of I. scapularis distribution. My \nensembles (AUC: 0.9565 ± 0.0065; TSS: 0.8435 ± 0.0155; Kappa: 0.819 ± 0.014) identified \ntemperature, precipitation, biomass production (NPP), length of the growing season, climate \nmoisture index, and the number of yearly degree days as the variables that best explained the \ndistribution of I. scapularis. Further changes to these climate conditions will result in continued \nI. scapularis range expansion, with estimates ranging from ~205% (409,475 km² to 1,247,689 \nkm²) up to ~248% (447,532 km² to 1,556,760 km²) before the end of the century. These \ndistributional niche changes coincide with a northern latitude limit reaching as far as ~48°N by \n2040, ~50°N by 2070, and ~52°N by 2100. These findings highlight the invasive potential of I. \nscapularis, with implications for public health and changing ecosystem dynamics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».