Tree spatial pattern within the forest–tundra ecotone: a comparison of sites across CanadaThis article is a contribution to the series Tree recruitment, growth, and distribution at the circumpolar forest–tundra transition.
Notice bibliographique
Résumé
Although many studies have focused on factors influencing treeline advance with climate change, less consideration has been given to potential changes in tree spatial pattern across the forest–tundra ecotone. We investigated trends in spatial pattern across the forest–tundra ecotone and geographical variation in the Yukon, Manitoba, and Labrador, Canada. Tree cover was measured in contiguous quadrats along transects up to 100 m long located in Forest, Ecotone, and Tundra sections across the forest–tundra transition. Spatial patterns were analyzed using new local variance to estimate patch size and wavelet analysis to determine the scale and amount of aggregation. Compared with the Forest, tree cover in the Ecotone was less aggregated at most sites, with fewer smaller patches of trees. We found evidence that shorter trees may be clumped at some sites, perhaps due to shelter from the wind, and we found little support for regular spacing that would indicate competition. With climate change, trees in the Ecotone will likely become more aggregated as patches enlarge and new patches establish. However, results were site-specific, varying with aspect and the presence of krummholz (stunted trees); therefore, strategies for adaptation of communities to climate change in Canada’s subarctic forest would need to reflect these differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».