Use of response functions in selecting lodgepole pine populations for future climates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although growth response functions have previously been developed for lodgepole pine ( Pinus contorta Dougl. ex Loud.) populations in British Columbia, new analyses were conducted: (1) to demonstrate the merit of a new local climate model in genecological analysis; (2) to highlight new methods for deriving response functions; and (3) to evaluate the impacts of management options for existing geographically defined seed planning units (SPUs) for reforestation. Results of this study suggest that new methods for anchoring population response functions, and a multivariate approach for incorporating climate variables into a single model, considerably improve the reliability of these functions. These functions identified a small number of populations in central areas of the species distribution with greater growth potential over a wide range of mean annual temperature (MAT). Average productivity of lodgepole pine is predicted to increase (up to 7%) if moderate warming (∼2°C MAT) occurs in the next few decades as predicted, although productivity would substantially decline in some SPUs in southern BC. Severe global warming (>3°C MAT) would result in either a drastic decline in productivity or local populations being extirpated in southern SPUs. New deployment strategies using the best seed sources for future reforestation may not only be able to mitigate the negative impact of global warming, but may even be able to increase productivity in some areas.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».