Shrub densification heterogeneity in subarctic regions: the relative influence of historical and topographic variables
Notice bibliographique
Résumé
Expansion of shrub species is widely reported in northern regions, although its extent varies across the landscape. In subarctic Québec (Canada), where dwarf birch (Betula glandulosa Michx) is the main species responsible for shrub expansion, little is known about the causes and consequences of this phenomenon. This study aims to identify the drivers of dwarf birch densification heterogeneity at the landscape level and to evaluate its influence on other shrub species. We used model selection with Akaike’s information criterion to rank ecologically relevant models including topographic, historical and edaphic variables. The influence of dwarf birch densification was evaluated through regression analysis. We found that the best model explaining the heterogeneity in dwarf birch densification in western Nunavik includes factors related to both historical conditions (initial shrub cover, time elapsed since last wildfire) and topography (type of environment). Among these factors, only the initial shrub cover had a significant positive influence on the shrub densification. Increase in dwarf birch cover was found to negatively influence the cover of other shrub species. However, no relation was found between dwarf birch densification and other shrub species richness, suggesting that the densification did not yet lead to the exclusion of less competitive species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».