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Enregistrement W1540558840 · doi:10.1111/cag.12197

Projecting a spatial shift of Ontario's sugar maple habitat in response to climate change: A GIS approach

2015· article· en· W1540558840 sur OpenAlexafffundvenueabout
Laura J. Brown, Daniel Lamhonwah, Brenda Murphy

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensQueen's UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMapleClimate changeHabitatRange (aeronautics)PrecipitationEnvironmental scienceGeographyEcologyPhysical geographyEnvironmental changeEcosystemGlobal changeBiologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada is the world's largest producer of maple syrup. Syrup production depends on weather and climatic conditions of the sugarbush. However, forest ecosystems are highly sensitive to climate change. The effect of rapidly changing precipitation and temperature patterns on tree species is of concern as these long‐lived organisms cannot quickly adapt to the new environmental conditions in which they find themselves. As temperatures increase it is expected that there will be a change in species' ranges poleward. This study uses Multi‐Criteria Decision Making (MCDM) and Geographic Information System (GIS) weighted sum analysis to project near future (2050) and distant future (2100) suitability maps of sugar maple (Acer saccharum) habitat in Ontario associated with three different Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Fourth Assessment Report (AR4) scenarios. Our maps project an overall decrease in the amount of suitable habitat within the current sugar maple range under the scenarios modelled, which intensifies in the later time period. Furthermore there is a projected shift in central and southern Ontario from a region dominated by suitable habitat to one dominated by unsuitable habitat.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,193 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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