Direct and indirect impacts of climate change on forests: three case studies from British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Climate is an important driver of forest dynamics. In this paper, we present three case studies from the forests of British Columbia to illustrate the direct and indirect effects of climatic variation and global warming on forest composition and function. (1) Tree mortality rates in old forests of western North America have doubled in recent decades. Regional warming and water deficits directly affected tree death rates or indirectly increased insect and pathogen activity and wind storms causing tree deaths. Concurrently, tree density and basal area declined significantly, indicating lagged growth responses of surviving trees or long-term decline of these forests. (2) Yellow-cedar decline along coastal British Columbia and Alaska shows that small changes in average climatic conditions, coupled with extreme weather events, can have large ecological effects. A small persistent increase in mean temperatures has reduced snow-cover depth and duration. Coupled with extreme cold events which damage unprotected tree roots, these climatic changes are considered the primary cause of widespread yellow-cedar mortality. (3) Interactions between climate and disturbance are complex in the mountain forests of the East Kootenay region. Understanding historic climate–fire interactions is key to anticipating future frequent and severe fires. Here, climate change effects may be exacerbated by the cumulative effects of human land use, fire exclusion and mountain pine beetle outbreaks. We conclude that understanding past climate variation and its effects on forests help us to anticipate the potential effects of global warming.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».