An economic analysis of seed source options under a changing climate for black spruce and white pine in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We present a model that maps the net present value (NPV) associated with planting black spruce (Picea mariana (Mill.) Britton, Sterns & Poggenb.) and white pine (Pinus strobus L.) seed sources across a study area centred on Ontario, Canada. The model accounts for climate change through the use of universal response functions, which (in principle) predict the growth of any seed source under any climatic conditions. We demonstrated the use of the model for two locations in northern Ontario; both species exhibited significant variation in NPV across the study area and significant gains associated with climate-smart seed movements. For example, the NPV associated with potential white pine seed sources varied by more than $1500·ha−1 for a planting site at North Bay, Ontario. We also compared the NPV maps with climate similarity maps to examine the degree to which simple climate matching can act as a proxy for the detailed genecology relationships contained in the universal response functions. Overall, the climate similarity maps were well-correlated with the NPV maps; however, there was poor agreement regarding white pine seed deployment from North Bay, for which the two approaches identified opposite seed transfer directions. We propose that this situation can arise when species show strong adaptation to a central climatic optimum.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».