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Enregistrement W2023038544 · doi:10.1111/j.1600-0706.2012.20642.x

Snow cover manipulations alter survival of early life stages of cold‐temperate tree species

2012· article· en· W2023038544 sur OpenAlexaff
Michael Drescher, Sean C. Thomas

Notice bibliographique

RevueOikos · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemperate climateSnowOverwinteringBiologyEcologyGerminationHabitatSnow coverRange (aeronautics)Vegetation (pathology)AgronomyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Projections of future climate suggest increases in global temperatures that are especially pronounced in winter in cold‐temperate regions. Thermal insulation provided by snow cover to litter, soil, and overwintering plants will likely be affected by changing winter temperatures and might influence future species composition and ranges. We investigated effects of changing snow cover on seed germination and sapling survival of several cold‐temperate tree species using a snow manipulation approach. Post‐winter seed germination increased or decreased with increasing snow cover, depending on species; decreased seed germination was found in species that characteristically disperse seed in summer or fall months prior to snowfall. Post‐winter sapling survival increased with increasing snow cover for all species, though some species benefitted more from increased snow cover than others. Sapling mortality was associated with root exposure, suggesting the possibility that soil frost heaving could be an important mechanism for observed effects. Our results suggest that altered snow regimes may cause re‐assembly of current species habitat relationships and may drive changes in species’ biogeographic range. However, local snow regimes also vary with associated vegetation cover and topography, suggesting that species distribution patterns may be strongly influenced by spatial heterogeneity in snow regimes and complicating future projections.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations62
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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