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Enregistrement W2289289852 · doi:10.1002/eco.1707

Moving beyond bioclimatic envelope models: integrating upland forest and peatland processes to predict ecosystem transitions under climate change in the western Canadian boreal plain

2015· article· en· W2289289852 sur OpenAlexafffundabout
Richard R. Schneider, K. J. Devito, Nicholas Kettridge, Erin M. Bayne

Notice bibliographique

RevueEcohydrology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesClimate Change and Emissions Management Corporation
Mots-clésClimate changePeatBorealEcosystemEnvironmental scienceTaigaEcologyBoreal ecosystemEcosystem servicesGrasslandGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract By the end of this century, much of the climate space of western Canada's boreal forest is expected to shift northwards and be replaced by climates that are currently associated with aspen forest, parkland and grassland ecosystems. In this study, we review the various processes that will mediate ecological responses to these projected changes in climate. We conclude that ecological transitions are unlikely to involve a gradual wave‐like shift in ecotonal boundaries. Instead, we predict that ecological changes will lag substantially behind changes in climate and that individual ecosystem components will respond at different rates. In particular, if precipitation inputs are maintained as expected, then peatlands should exhibit considerable resilience to climate change and remain a dominant feature on the landscape in 2100. Because peatlands retain large amounts of water on the landscape their continued presence may in turn slow the rate of forest loss, especially the aspen component. Thus, ecological response to climate change in the western boreal region may involve a transition to a novel ecosystem that includes peatlands and aspen as dominant features – unlike anything that exists today. Moreover, this interim stage may remain in place well into the next century, potentially providing additional time for forest‐dependent species to adapt. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations43
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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