MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1601700301 · doi:10.1139/x08-160

Climate change effects on native fauna of northeastern forestsThis article is one of a selection of papers from NE Forests 2100: A Synthesis of Climate Change Impacts on Forests of the Northeastern US and Eastern Canada.

2009· article· en· W1601700301 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Nicholas L. Rodenhouse, Lynn M. Christenson, Dylan Parry, Linda E. Green

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWellesley CollegeNational Science Foundation
Mots-clésClimate changeEcologyFaunaAbundance (ecology)WildlifeGeographyContext (archaeology)PopulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We review the observed and potential effects of climate change on native fauna of forests in northeastern North America by focusing on mammals, birds, amphibians, and insects. Our assessment is placed in the context of recent regional-scale climate projections. Climate change, particularly in recent decades, has affected the distribution and abundance of numerous wildlife species. Warming temperatures, alterations to precipitation regimes, seasonality, and climatic extremes are projected to affect species directly or indirectly in each of the focal taxa. Greatest climate change will occur during winter, and the survival of winter-active species as well as the survival, distribution, and abundance of hibernating mammals, amphibians, resident birds, and diapausing insects may be altered. Even under low emissions scenarios, effects on native fauna may be profound, affecting iconic species, endangered species, and species that provide economically valuable services, such as pollination and regulation of insect populations. However, much research that is essential to assessing the effects of climate change on the native fauna of northeastern forests remains to be done. Research that reveals causal mechanisms and relates these findings to population and community level processes will be most valuable.

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)0,001
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 enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations71
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207