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Enregistrement W2474676589 · doi:10.7717/peerj.2218

Dominant forest tree species are potentially vulnerable to climate change over large portions of their range even at high latitudes

2016· article· en· W2474676589 sur OpenAlexafffundabout
Catherine Périé, Sylvie de Blois

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensMcGill UniversityMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Organismes subventionnairesMinistère des Forêts, de la Faune et des Parcs
Mots-clésClimate changeRange (aeronautics)GeographyHabitatVulnerability (computing)Baseline (sea)EcologyMaladaptationEnvironmental resource managementForest managementEcosystemSpecies distributionEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Projecting suitable conditions for a species as a function of future climate provides a reasonable, although admittedly imperfect, spatially explicit estimate of species vulnerability associated with climate change. Projections emphasizing range shifts at continental scale, however, can mask contrasting patterns at local or regional scale where management and policy decisions are made. Moreover, models usually show potential for areas to become climatically unsuitable, remain suitable, or become suitable for a particular species with climate change, but each of these outcomes raises markedly different ecological and management issues. Managing forest decline at sites where climatic stress is projected to increase is likely to be the most immediate challenge resulting from climate change. Here we assess habitat suitability with climate change for five dominant tree species of eastern North American forests, focusing on areas of greatest vulnerability (loss of suitability in the baseline range) in Quebec (Canada) rather than opportunities (increase in suitability). Results show that these species are at risk of maladaptation over a remarkably large proportion of their baseline range. Depending on species, 5-21% of currently climatically suitable habitats are projected to be at risk of becoming unsuitable. This suggests that species that have traditionally defined whole regional vegetation assemblages could become less adapted to these regions, with significant impact on ecosystems and forest economy. In spite of their well-recognised limitations and the uncertainty that remains, regionally-explicit risk assessment approaches remain one of the best options to convey that message and the need for climate policies and forest management adaptation strategies.

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)0,002
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 enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations71
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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