A new herbarium‐based method for reconstructing the phenology of plant species across large areas
Notice bibliographique
Résumé
Phenological data have recently emerged as particularly effective tools for studying the impact of climate change on plants, but long phenological records are rare. The lack of phenological observations can nevertheless be filled by herbarium specimens as long as some correction procedures are applied to take into account the different climatic conditions associated with sampling locations. In this study, we propose a new herbarium-based method for reconstructing the flowering dates of plant species that have been collected across large areas. Coltsfoot (Tussilago farfara L.) specimens from southern Quebec were used to test the method. Flowering dates for coltsfoot herbarium specimens were adjusted according to the date of disappearance of snow cover in the region where they were collected and compared using a reference point (the date of earliest snowmelt). In southern Quebec, coltsfoot blooms earlier at present (15-31 d) than during the first part of the 20th century. This phenomenon is likely associated with the climate warming trends recorded in this region in the last century, especially during the last three decades when the month of April became warmer, thereby favoring very early-flowering cases. The earlier flowering of coltsfoot is, however, only noticeable in large urban areas (Montreal, Quebec City), suggesting a strong urban heat island effect on the flowering of this plant. Herbarium specimens are useful phenological indicators; however, the databases should be carefully examined prior to analysis to detect biases or trends associated with sampling locations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».