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Enregistrement W2112591194 · doi:10.1080/07352689.2014.858956

Can Boreal and Temperate Forest Management be Adapted to the Uncertainties of 21st Century Climate Change?

2014· article· en· W2112591194 sur OpenAlexaff
Andrew Park, Klaus J. Puettmann, Edward R. Wilson, Christian Messier, Susanne Kames, Amalesh Dhar

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Plant Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec en OutaouaisUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeTemperate climateEcologyGlobal warmingResistance (ecology)BorealPsychological resilienceTemperate forestTaigaEnvironmental scienceAgroforestryEnvironmental resource managementBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractConsiderable uncertainties remain about magnitude and character, if not general direction of anthropogenic climate change. Global mean temperature could increase by 1.5–4.5°C or more over historic levels, and extreme weather events—drought, storms, and flooding—are likely to increase greatly in frequency. Although ecologists and foresters agree that the practice of forestry will be transformed under climate change, these uncertainties compound the challenge of achieving sustainable, adaptive forest management. In this aritcle, we (i) present a multidisciplinary synthesis of current knowledge of responses of temperate and boreal tree species and forest communities to climate change, and (ii) outline silvicultural strategies for adapting temperate and boreal forests to confront climate change. Our knowledge synthesis proceeds through critical appraisals of efforts to model future tree distributions and responses to climate change, and reviews physiological, phenological, acclimation, and epigenetic responses to climate. As is the case of climate change itself, there are numerous uncertainties about tree species and provenance responses to climate change. For example, acclimation of respiration and epigenetic conditioning of seed embryos has the potential to buffer species against limited warming. Provenances within species also display idiosyncratic responses to altered climates, implying that soemm varieties will be more resilient or resistant to climate change than others. Genetically determined limits to climatic tolerance, and the limits of tree community resistance and resilience (speed of recovery from disturbance) in the face of climate-related disturbances are largely unknown. These unknowns require managers to adopt a portfolio of silvicultural strategies, which may range from minor modifications of current practices to design of novel multi-species stands that may have no historical analogue. Forest managers must be prepared to respond nimbly as they develop, incorporate new insights about climate change and species responses to warming into their practices. Marshalling all strategies and sources of knowledge should enable forest managers to mount (at least) a partially successful response to the challenges of climate change.Keywords: acclimationadaptationclimate changeecophysiologyepigeneticsforest managementforestryphenologypredictive modellingsilviculture ACKNOWLEDGMENTSWe are very grateful to Dr. Jo Clark of Earth Trust UK for providing the initial review of this manuscript. Her many helpful suggestions for both content and structure greatly improved the later drafts of our paper. We also thank the anonymous reviewer, who provided a number of fresh perspectives that found their way into the final version of the article.NotesNicotra et al. (Citation2010) define phenotypic plasticity as an epigenetic response: a mechanism of gene regulation that leads to heritable, but potentially reversible changes in gene expression.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations113
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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