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Enregistrement W2118444809 · doi:10.1139/x09-197

Regional and ecological patterns in interior Douglas-fir climate–growth relationships in British Columbia, Canada

2010· article· en· W2118444809 sur OpenAlexafffundvenueabout
Hardy P. Griesbauer, D. Scott Green

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésClimate changePrecipitationDendrochronologyRange (aeronautics)EcologyGeographyProductivitySnowPhysical geographyDendroclimatologyDouglas firTree lineEnvironmental scienceBiologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How climate change will affect tree growth across species’ geographic and climatic ranges remains a critical knowledge gap. Tree-ring data were analyzed from 33 interior Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii var. glauca (Beissn.) Franco) stands spanning wide geographic and climatic conditions in the interior of British Columbia to gain insights into how within-species growth responses to climate can vary based on local environmental conditions over a broad climatic and geographic range, including populations growing at the species’ range and climatic margins. Populations growing in relatively warm and dry climates had growth patterns correlated mostly with annual precipitation, whereas populations growing in high-elevation wet and cold climates had growth patterns correlated with snowfall, winter and annual temperatures, and ocean–atmosphere climate systems. Populations growing at climatic extremes (e.g., coldest, driest, warmest) in each study region had the strongest responses to climate. Projected climate change may negatively influence Douglas-fir productivity across most of its range, and populations growing near the species’ climatic limits may provide early and strong indications of future responses.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations37
Publié2010
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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