Functional traits as predictors of vulnerability from plants to climate change: a case study in brazilian semi-arid
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing global climate crisis will potentially affect the structure and functioning of ecosystems causing the extinction or reduction in the geographic range of many taxa. For the Brazilian semiarid region, an increase in temperature and a reduction in precipitation is expected, and, consequently, an increase in the water deficit in a region that has historically been subject to periods of drought. Understanding which species are most vulnerable to this increase in the severity of aridity is the first step in planning strategies that minimize the risks of extinction. Analyzes of niche modeling of species together with functional traits that are indicators of growth, water savings and dispersion capacity can be good indicators of vulnerability to climate change. In this sense, we analyzed two ecological niche models (current and future) for shrub-tree species in order to simulate the effects of climate change on their distribution. To build the species distribution models, we used data from the current climate, soil physical variables at various depths, taxon occurrence data and bioclimatic predictions from the Canadian Earth System Model for the pessimistic emission scenario (RCP8.5). To check the variation in the distribution area, we calculate the number of suitable pixels in the present and the future. Finally, we verified whether the functional attributes of water saving, dispersion and plant growth would be good predictors of the potential for expansion or retraction of the species. We found that the functional attributes can predict the vulnerability of plants in the Brazilian semiarid region. Species with a greater specific leaf area, greater leaf thickness and smaller seeds should lose more area due to climate change. These results serve as a basis for testing in future longterm studies the architecture, functioning and dynamics of populations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».