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Enregistrement W1849498414 · doi:10.1029/2010wr009384

Potential impacts of precipitation change on large‐scale patterns of tree diversity

2010· article· en· W1849498414 sur OpenAlexfundno aff
Megan Konar, Rachata Muneepeerakul, Sandro Azaele, Enrico Bertuzzo, Andrea Rinaldo, I. Rodriguez‐Iturbe

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill UniversityNational Science Foundation
Mots-clésBiodiversityEcosystemClimate changeEcologyEcosystem diversityRange (aeronautics)Environmental resource managementPrecipitationEnvironmental scienceTemporal scalesDiversity (politics)Spatial ecologyResource (disambiguation)GeographyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forests are globally important ecosystems host to outstanding biological diversity. Widespread efforts have addressed the impacts of climate change on biodiversity in these ecosystems. We show that a metacommunity model founded on basic ecological processes offers direct linkage from large‐scale forcing, such as precipitation, to tree diversity patterns of the Mississippi‐Missouri River System and its subregions. We quantify changes in tree diversity patterns under various projected precipitation patterns, resulting in a range of responses. Uncertainties accompanying global climate models necessitate the use of scenarios of biodiversity. Here we present results from scenarios with the largest losses and gains in tree diversity. Our results suggest that species losses under scenarios with the most dramatic contractions tend to be greater in magnitude, spatial extent, and statistical significance than gains under alternative scenarios. These findings are expected to have important implications for conservation policy and resource management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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