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Enregistrement W2170321012 · doi:10.3390/f6082762

Influence of Low Frequency Variability on Climate and Carbon Fluxes in a Temperate Pine Forest in Eastern Canada

2015· article· en· W2170321012 sur OpenAlexafffundabout
Robin Thorne, M. Altaf Arain

Notice bibliographique

RevueForests · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaMinistry of Environment
Mots-clésEnvironmental scienceNorth Atlantic oscillationPacific decadal oscillationClimatologyPrecipitationArctic oscillationTemperate climateEcosystemAtmospheric sciencesClimate changeCarbon cycleTemperate forestOceanographyEcologyEl Niño Southern OscillationGeographyGeologyNorthern HemisphereBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon, water and energy exchanges between forests and the atmosphere depend upon seasonal dynamics of both temperature and precipitation, which are influenced by low frequency climate oscillations such as: El Niño-Southern Oscillation (ENSO), North Atlantic Oscillation (NAO), Arctic Oscillation (AO), Eastern Pacific Oscillation (EPO) and the Pacific-North American (PNA). This study investigated the influence of climate oscillations on the local climate and carbon fluxes in a 75-year old temperate pine (Pinus strobus L.) forest, near Lake Erie in southern Ontario, Canada. Analyses indicated mean winter temperatures were correlated to NAO, AO and EPO, total winter precipitation was influenced by PNA and AO, while total snowfall was correlated with PNA and ENSO. These impacts influenced carbon dynamics of the forest during the winter and spring seasons. The EPO had a significant inverse correlation with winter and spring carbon fluxes, while the Pacific Decadal Oscillation (PDO) was significantly correlated with winter respiration. In 2012, an extreme warm event linked to climate oscillations raised temperatures and resulted in a large release of carbon from the forest due to higher ecosystem respiration. As low frequency climate oscillations are important drivers of extreme weather events, affecting their intensity, frequency and spatial patterns, they can cause large changes in carbon exchanges in forest ecosystems in the northeastern parts of North America.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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