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Enregistrement W2126628174

Tree spatial pattern within the forest-tundra ecotone: a comparison of sites across Canada 1

2011· article· en· W2126628174 sur OpenAlexaboutno aff
Karen A. Harper, Ryan K. Danby, Danielle L. De Fields, Keith P. Lewis, Andrew J. Trant, Brian M. Starzomski, Rodney Arthur Savidge, Luise Hermanutz

Notice bibliographique

RevueSaint Mary's University Institutional Repository (Saint Mary's University) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcotoneTundraGeographyForestryTaigaPhysical geographyTree lineSpatial ecologyEcologyClimate changeLarchTransectEcosystemShrubBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although many studies have focused on factors influencing treeline advance with climate change, less consider- ation has been given to potential changes in tree spatial pattern across the forest-tundra ecotone. We investigated trends in spatial pattern across the forest-tundra ecotone and geographical variation in the Yukon, Manitoba, and Labrador, Canada. Tree cover was measured in contiguous quadrats along transects up to 100 m long located in Forest, Ecotone, and Tundra sections across the forest-tundra transition. Spatial patterns were analyzed using new local variance to estimate patch size and wavelet analysis to determine the scale and amount of aggregation. Compared with the Forest, tree cover in the Eco- tone was less aggregated at most sites, with fewer smaller patches of trees. We found evidence that shorter trees may be clumped at some sites, perhaps due to shelter from the wind, and we found little support for regular spacing that would in- dicate competition. With climate change, trees in the Ecotone will likely become more aggregated as patches enlarge and new patches establish. However, results were site-specific, varying with aspect and the presence of krummholz (stunted trees); therefore, strategies for adaptation of communities to climate change in Canada's subarctic forest would need to re- flect these differences. Resume´ : Alors que plusieurs etudes ont mis l'accent sur les facteurs qui influencent la progression de la limite des arbres due aux changements climatiques, peu d'attention a eteaccordee aux changements potentiels du patron de repartition spa- tiale des arbres dans l'ecotone entre la foret et la toundra. Nous avons etudieles changements de la repartition spatiale dans l'ecotone entre la foret et la toundra de meme que sa variation geographique au Yukon, au Manitoba et au Labrador, au Canada. Le couvert forestier a etemesuredans des quadrats contigus etablis le long de transects pouvant atteindre 100 m de longueur et situes dans les sections de foret, d'ecotone et de toundra dans la zone de transition entre la forete t la toundra. Les patrons spatiaux ont eteanalyses avec les methodes de la nouvelle variance locale pour estimer la taille des olots de foret et avec l'analyse par ondelettes pour determiner l'echelle et le degred'agregation. Comparativement ala foret, le couvert forestier de l'ecotone etait moins groupedans la plupart des stations, ce qui s'est traduit par des olots de foret plus petits et moins nombreux. Nous avons trouvedes preuves que les petits arbres peuvent etre regroupes dans cer- taines stations, probablement pour se proteger du vent, et nous avons trouvepeu de signes d'espacement regulier qui au- raient indiquela presence de competition. Avec les changements climatiques, les arbres etablis dans l'ecotone se regrouperont probablement davantage par l'agrandissement des olots et par l'etablissement de nouveaux o ˆlots. Cependant, ces resultats sont specifiques aux stations puisqu'ils varient selon leur orientation et en fonction de la presence de krumm- holz (arbres prostres). Ainsi, les strategies d'adaptation des communautes aux changements climatiques dans la foret su- barctique canadienne devraient refleter ces differences. (Traduit par la Redaction)

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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