Spatial variability in forest growth – climate relationships in the Olympic Mountains, Washington
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For many Pacific Northwest forests, little is known about the spatial and temporal variability in tree growth – climate relationships, yet it is this information that is needed to predict how forests will respond to future climatic change. We studied the effects of climatic variability on forest growth at 74 plots in the western and northeastern Olympic Mountains. Basal area increment time series were developed for each plot, and Pearson's correlation analysis and factor analysis were used to quantify growth–climate relationships. Forest growth in the Olympic Mountains responds to climatic variability as a function of mean climate and elevation. Low summer moisture limits growth across all elevations in the dry northeastern Olympics. Growth at low elevations in the wet western Olympics is associated with phases of the Pacific Decadal Oscillation and with summer temperature. Heavy winter snowpack limits growth at high elevations in the western Olympics. In the warmer greenhouse climate predicted for the Olympic Mountains, productivity at high elevations of the western Olympics will likely increase, whereas productivity at high elevations in the northeastern region and potentially in low elevations of the western region will likely decrease. This information can be used to develop adaptive management strategies to prepare for the effects of future climate on these forests. Because growth–climate relationships on the Olympic Peninsula vary at relatively small spatial scales, those relationships may assist modeling and other efforts to provide more accurate predictions at local to regional scales.
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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 | 0,015 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle