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Enregistrement W2151198324 · doi:10.1139/cjfr-2013-0481

Soil characteristics mediate the distribution and response of boreal trees to climatic variability

2014· article· en· W2151198324 sur OpenAlexaffvenueabout
Sylvie Gewehr, Igor Drobyshev, Frank Berninger, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlack spruceTaigaPrecipitationGrowing seasonBasal areaEnvironmental scienceBorealFrost (temperature)Picea abiesDendrochronologyClimate changeAgronomyBiologyBotanyEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied the effects of the soil organic layer (SOL) accumulation on growth and distribution of black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) and trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) within the Quebec Clay Belt. At the landscape scale, spruce was present over a much larger gradient in SOL thickness (∼1 to 100 cm) than aspen (∼1 to 30 cm). For trees between 60 and 100 years old, SOL thickness had no effect on the basal area increment (BAI) of spruce but showed a strong and negative correlation with BAI in aspen. Radial growth of black spruce was favored by higher precipitation in June of the previous growing season, higher temperatures in early winter and in spring, and by low temperatures in summer. SOL thickness had statistically significant but moderate effects on the climate–growth relationships in spruce, apparently affecting root insulation during the dormant period and water availability during the growing period. In aspen, current-year June temperature was the most important factor positively correlated with growth. The SOL thickness affected the relationship between the aspen growth and (i) January temperature and (ii) June–August monthly drought code. We predict that the response of black spruce to climate change should be rather uniform across the study region, while the response of aspen is likely to be strongly mediated by SOL thickness.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations43
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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