Trends in North American net primary productivity derived from satellite observations, 1982–1998
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Net primary productivity (NPP) in North America was computed for the years 1982–1998 using the Carnegie‐Ames‐Stanford approach (CASA) carbon cycle model. CASA was driven by a new, corrected satellite record of the normalized difference vegetation index at 8‐km spatial resolution. Regional trends in the 17‐year NPP record varied substantially across the continent. Croplands and grasslands of the Central Plains and eastern Canadian forests experienced summer increases in NPP. Peak NPP trends in Alaska and western Canada occurred in late spring or early summer, suggesting an earlier onset of the growing season in these regions. Forests and woodlands of the southeastern United States showed NPP increases in spring and fall, also suggesting an increase in the length of the growing season. An analysis of climate variables showed that summer precipitation increased in the Central Plains, indicating that climate changes probably play some role in increasing NPP in this region, though intensive management of agricultural ecosystems has also increased productivity. Similarly, increased summer precipitation possibly increased NPP in eastern Canada, but another possible explanation is forest recovery after insect damage. NPP in the southeastern United States increased in the absence of climate variation. Much of this region consists of aggressively managed forests, with young stand ages and intensive silviculture resulting in increased NPP. The high latitudes of western Canada and Alaska experienced spring warming that could have increased NPP in late spring or early summer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle