Species-specific response to climate reconstruction in upper-elevation mixed-conifer forests of the western Sierra Nevada, California
Notice bibliographique
Résumé
Dendrochronology climate reconstruction studies often sample dominant, open-grown trees to reduce competition effects and isolate annual climate influences on radial increment growth. However, there has been no examination of how species respond as stand densities increase or which species in mixed-conifer forests provide a better record of past climate. We sampled 579 trees representing five upper montane mixed-conifer species at the Teakettle Experimental Forest in California’s southern Sierra Nevada to determine species-specific responses to annual climatic fluctuations. Using the Kalman filter, we examined the affect of local stand density on growth response and whether the growth–climate relationship improved with a time lag. The Kalman filter iteratively calculates error for predicted versus actual radial growth and accounts for this variation in the corrector equation. Under current high-density conditions, shade-tolerant white fir ( Abies concolor (Gord. & Glend.) Lindl.) provided the best model for climate reconstruction. Shade-intolerant Jeffrey pine ( Pinus jeffreyi Grev. & Balf.) had a lagged response to annual climatic fluctuations, possibly because its roots may tap water reserves in granitic bedrock fissures. Open-grown trees provided more accurate records of climate. Changes in forest density in this forest may have resulted in changes in species-specific response to annual climatic fluctuations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».