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Enregistrement W2272614169 · doi:10.5558/tfc2014-134

Past and projected future changes in moisture conditions in the Canadian boreal forest

2014· article· en· W2272614169 sur OpenAlexaffvenueabout
Yonghe Wang, Edward H. Hogg, David T. Price, Jason Edwards, Tim Williamson

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaigaEnvironmental scienceClimate changeBorealPrecipitationClimatologyGreenhouse gasForest managementGeographyPhysical geographyForestryAgroforestryEcologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial data for the Climate Moisture Index and the Palmer Drought Severity Index were generated from gridded temperature and precipitation data for the Canadian boreal zone over the period 1951–2010. Annual values for the indices for 2011–2100 were generated from projections of future climate derived from four general circulation models forced by three greenhouse gas emissions scenarios. Linear regression models between the indices and time were fitted to examine long-term trends. Results indicated that several large regions of the Canadian boreal forest experienced substantial drying during 1951–2010. Future projections indicated a general trend toward drier conditions during the 21 st century. Overall, the analysis indicated more frequent and/or more severe droughts across managed western and central portions of the boreal forest in coming decades. These projections of indices are relevant to forest management because soil moisture availability is an important determinant of forest distribution, tree health, and regeneration success. Knowledge of the range of potential future changes in drought occurrence and intensity will aid forest managers and decisionmakers in incorporating climate change considerations into forest management planning and practices.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations89
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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