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Enregistrement W2117955470 · doi:10.1139/x08-142

Western juniper and ponderosa pine ecotonal climate–growth relationships across landscape gradients in southern Oregon

2008· article· en· W2117955470 sur OpenAlexvenueno aff
Kevin C. Knutson, David A. Pyke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollege of Science, Oregon State UniversityU.S. Forest ServiceU.S. Geological SurveyOregon State University
Mots-clésEcotoneJuniperWoodlandGrowing seasonPrecipitationEnvironmental scienceGeographyClimate changeEcologyPhysical geographyForestryBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forecasts of climate change for the Pacific northwestern United States predict warmer temperatures, increased winter precipitation, and drier summers. Prediction of forest growth responses to these climate fluctuations requires identification of climatic variables limiting tree growth, particularly at limits of tree species distributions. We addressed this problem at the pine–woodland ecotone using tree-ring data for western juniper ( Juniperus occidentalis var. occidentalis Hook.) and ponderosa pine ( Pinus ponderosa Dougl. ex Loud.) from southern Oregon. Annual growth chronologies for 1950–2000 were developed for each species at 17 locations. Correlation and linear regression of climate–growth relationships revealed that radial growth in both species is highly dependent on October–June precipitation events that recharge growing season soil water. Mean annual radial growth for the nine driest years suggests that annual growth in both species is more sensitive to drought at lower elevations and sites with steeper slopes and sandy or rocky soils. Future increases in winter precipitation could increase productivity in both species at the pine–woodland ecotone. Growth responses, however, will also likely vary across landscape features, and our findings suggest that heightened sensitivity to future drought periods and increased temperatures in the two species will predominantly occur at lower elevation sites with poor water-holding capacities.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations29
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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