IMPACTS OF CLIMATE CHANGE ON VEGETATION DISTRIBUTION NO. 2 - CLIMATE CHANGE INDUCED VEGETATION SHIFTS IN THE NEW WORLD
Notice bibliographique
Résumé
After giving an overview of climate change induced vegetation shifts in the Palearctic region in our previous paper, in this article we review literature available in Web of Science on North and South America.We study different geographical regions such as Canada, Alaska, California, Southwestern, Eastern and Southeastern USA, the Great Lakes region, the Great Plains, intermontane basins and plateaus, Rocky Mountains and the Cascades as well as Central and South America.We summarize main results of relevant field studies, experiments and model simulations.Predicted environmental changes include temperature increases, altering precipitation patterns, droughts, permafrost thaw and ground subsidence in arctic regions, enhanced El Niño Southern Oscillation, sea level rise, increasing salinity of the vadose zone, snowpack declines and various disturbances.All vegetation types are affected by these changes, to the most important phenomena belong e.g.reduction of arctic and alpine communities, decreasing area of taiga, shrub encroachment in tundra areas, northward expansion of the tree line, reduction in wetland areas, invasion, altering forest regeneration patterns, decrease in dominance of conifer species, increased cover of salt-tolerant plant species in tidal marshes, expansion of grassland, compositional and structural changes of grasslands and forests, drying up of bogs, landward migration of mangroves, savannification of forests, expansion of chaparral as well as upward migration of species in the mountains.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».