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J-GLOBAL ID:202002285791343733   整理番号:20A0484893

生態学的ニッチモデリングにおける生理学:ベイズ解析によるモデル予測の再微細化に対するゼブライガイの上部熱耐性の利用【JST・京大機械翻訳】

Physiology in ecological niche modeling: using zebra mussel’s upper thermal tolerance to refine model predictions through Bayesian analysis
著者 (5件):
資料名:
巻: 43  号:ページ: 270-282  発行年: 2020年 
JST資料番号: W1706A  ISSN: 0906-7590  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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気候変動と人間媒介分散は,ますます種の地理的分布に影響を及ぼしている。生態学的ニッチモデル(ENMs)は種の分布を予測するのに広く使われているが,それらは利用可能な分布データに依存し,非生物的条件に対する種の生理学的応答などの機械的情報を組み込まないため,新しい環境への外挿が弱い。ENMsの精度を改善するために,Bayes解析により生理学的知識を組み込んだ。ゼブラ貝Dreissena polymorphaの事例研究において,温度に対するゼブラフィッシュの応答のより狭くより広い理解を表す自然および全体的モデルを得るために,自然および全体的な発生を用いた。また,著者らは,ピアツーピアレビュー文献からゼブラフィッシュの熱的限界と生存情報を得て,別々に2つのタイプの情報を使用し,自然モデルを較正するために共同的に使用した。地球規模モデルと比較して,自然モデルはゼブラフィッシュの上部熱限界に沿った低い相対確率を予測し,温暖温度に対するゼブラフィッシュの応答予測における自然モデルの欠点を示唆した。また,自然モデルは,熱限界が単独で使用されたとき,存在の相対確率の改善された予測を示し,熱限界と生存データの両方が使用されたとき,最良の近似グローバルモデルを示した。著者らの結果は,生理学的知識の統合が新しい環境におけるENMの外挿を強化することを示唆する。著者らのモデル化フレームワークは,他の種または他の生理学的限界に対して一般化でき,進化情報(例えば進化した熱耐性)を組み込むことができ,したがって,気候変動に対する種の侵入可能性および分布応答の予測を改善する可能性がある。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
個体群生態学 

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