Previous growing season climate controls the occurrence of black spruce growth anomalies in boreal forests of Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
To better understand climatic origins of annual tree-growth anomalies in boreal forests, we analysed 895 black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) tree-growth series from 46 xeric sites situated along three latitudinal transects in Eastern Canada. We identified interannual (based on comparison with previous year growth) and multidecadal (based on the entire tree-ring width distribution) growth anomalies between 1901 and 2001 at site and transect levels. Growth anomalies occurred mainly at site level and seldom at larger spatial scales. Both positive interannual and multidecadal growth anomalies were strongly associated with below-average temperatures and above-average precipitation during the previous growing season (June t –1 – August t –1 ). The climatic signature of negative interannual and multidecadal growth anomalies was more complex and mainly associated with current-year climatic anomalies. Between the early and late 20th century, only negative multidecadal anomalies became more frequent. Our results highlight the role of previous growing season climate in controlling tree growth processes and suggest a positive association between climate warming and increases in the frequency of negative multidecadal growth anomalies. Projected climate change may further favour the occurrence of tree-growth anomalies and enhance the role of site conditions as modifiers of tree response to regional climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».