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Enregistrement W1596663257 · doi:10.1029/2009gb003749

Sulphur deposition causes a large‐scale growth decline in boreal forests in Eurasia

2010· article· en· W1596663257 sur OpenAlexaff
Yulia Savva, Frank Berninger

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScots pineTaigaEnvironmental scienceBorealClimate changeDendrochronologyPhysical geographyProductivityEcologyEcosystemAtmospheric sciencesGeographyBiologyGeologyBotanyPinus <genus>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human activity has altered climate, atmospheric carbon dioxide concentrations, and the concentrations of several pollutants over the last few decades. At the same time, short‐term reactions of tree growth to climatic variations have changed during the last few decades, for reasons that are poorly understood. However, the effects of the pollutants on growth of boreal forests in these remote areas have not been quantified, but even small changes in the productivity of boreal forest should have a large effect on the carbon balance. Systematic growth changes of Scots pine, the most important forest species in boreal Eurasia, were analyzed over the last few decades using all 40 available tree ring chronologies north of 60°N latitude from the International Tree‐Ring Data Bank. We demonstrated a long‐term growth decline of Scots pine of about 17% or 0.0025 mm per year from the 1930s to the 1980s in northern Eurasia using a mixed‐effect model. This growth decline was estimated from radial growth when the age and climate effects were factored out. Although the study sites were previously considered low‐pollution pristine environments, the growth decrease was significantly related to sulphur depositions, while nitrogen depositions appeared to increase growth. Additionally, sulphur depositions caused Scots pine forests to be more sensitive to drought. Although the negative effects of local pollution on plant growth have been widely observed, the long‐term effects of sulphur emissions and its spread to ecosystems distant from the sources of pollution have never been previously documented at such a large scale.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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