Forest mortality in high-elevation whitebark pine (<i>Pinus albicaulis</i>) forests of eastern California, USA; influence of environmental context, bark beetles, climatic water deficit, and warming
Notice bibliographique
Résumé
Whitebark pine ( Pinus albicaulis Engelm.) in subalpine zones of eastern California experienced significant mortality from 2007 to 2010. Dying stands were dense (mean basal area 47.5 m 2 /ha), young (mean 176 years), and even-age; mean stand mortality was 70%. Stands were at low elevations (mean 2993 m), on northerly aspects, and experienced warmer, drier climates relative to the regional species distribution. White pine blister rust was not observed; mountain pine beetle infestations were extensive. Ring widths were negatively correlated with climatic water deficit and positively correlated with water-year precipitation. Although trees that survived had greater growth during the 20th century than trees that died, in the 19th century trees that eventually died grew better than trees that survived, suggesting selection for genetic adaptation to current climates as a result of differential tree mortality. Air surveys (2006–2010) in the Sierra Nevada, Mt. Shasta, and Warner Mountains showed similar trends to the intensive studies. Observed mortality from air surveys was highest in the Warner Mountains (38%) and lowest in the Sierra Nevada (5%); northern aspects at lower elevations within each mountain region had the highest probabilities of mortality and dying stands had higher climatic water deficit. Scenarios for the future of whitebark pine in California are discussed.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».