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Enregistrement W1909578828 · doi:10.1139/x11-096

Growth responses to climate and drought in silver fir (<i>Abies alba</i>) along an altitudinal gradient in southern Kosovo

2011· article· en· W1909578828 sur OpenAlexvenueno aff
Elvin Toromani, Mitat Sanxhaku, Edmond Pasho

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbies albaDendroclimatologyDendrochronologyPrecipitationEnvironmental sciencePhysical geographyAtmospheric sciencesClimatologyGeographyForestryEcologyBiologyGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with the response of silver fir ( Abies alba Mill.) growth to climate, mainly drought, presenting data from southern Kosovo, for which only little information is available. Two cores from 55 dominant trees were extracted at two sites representing the limits of the natural distribution of silver fir. We built 80- and 112-year-long chronologies for each site. Comparison of both ring width chronologies showed that they were diverse. Pointer year analysis indicated that high spring temperatures and ample rainfall (1082 mm) influenced positively silver fir growth (wide ring), while low spring temperatures and scarce precipitation had an inverse effect. Bootstrapped response functions confirmed that April and May temperatures of the current growth year influenced positively silver fir growth at the low-elevation site, while the July precipitation of the previous growth year had a negative influence. At the high-elevation site, warm previous December temperatures had a positive influence on silver fir growth. Drought indices indicated two periods (1953–1961 and 1994–2001) with moderate drought. Correlation analysis between silver fir radial growth and drought indices revealed that the impact of drought on radial growth was significant at the time scale of 1.5 months during the summer months.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations28
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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