Data from: Warming speeds up range expansion in an experimental model system
Notice bibliographique
Résumé
Dispersal is becoming increasingly critical to understand as climate change is forcing species to shift their ranges to track changing environments. While we know that warmer temperatures can prompt range shifts, there is little known about how temperature influences the capacity for organisms to move by changing rates of range expansion. Warmer temperatures could affect the range expansion rate through two pathways: by increasing random, density-independent movement via increased metabolic rates, and/or by increasing population growth rates and driving density-dependent movement. Surprisingly, there have been no experimental tests of the effect of temperature on range expansion rate. We used red flour beetles, Tribolium castaneum, to test the overall effect of temperature on the rate of range expansion and to determine if random movement, population density, or both could be driving this effect. We grew beetle populations in linear connected landscapes at three temperatures (27.5 °C, 30 °C, and 32.5 °C) and tracked their expansion across these landscapes for 18 weeks. We then conducted separate assays to isolate the effects temperature on movement (density-independent dispersal probability) and on population growth rates. We found a positive effect of temperature on range expansion rate, with beetles in the 32.5 °C exhibiting the fastest range expansion. We also found positive effects of temperature on both dispersal probability and on population growth rate, indicating that both processes are likely contributing to this overall effect. Our findings highlight the importance of integrating the effects of temperature on range expansion speed in order to fully understand how quickly, species’ ranges could shift under climate change.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».