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Enregistrement W2478599115 · doi:10.1111/ele.12653

Climate change‐associated trends in net biomass change are age dependent in western boreal forests of Canada

2016· article· en· W2478599115 sur OpenAlexafffundabout
Han Y. H. Chen, Yong Luo, Peter B. Reich, Eric B. Searle, Shekhar R. Biswas

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLakehead University
Mots-clésClimate changeTaigaBiomass (ecology)Environmental scienceGlobal changeEcologyEffects of global warmingBorealGeographyGlobal warmingForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impacts of climate change on forest net biomass change are poorly understood but critical for predicting forest's contribution to the global carbon cycle. Recent studies show climate change-associated net biomass declines in mature forest plots. The representativeness of these plots for regional forests, however, remains uncertain because we lack an assessment of whether climate change impacts differ with forest age. Using data from plots of varying ages from 17 to 210 years, monitored from 1958 to 2011 in western Canada, we found that climate change has little effect on net biomass change in forests ≤ 40 years of age due to increased growth offsetting increased mortality, but has led to large decreases in older forests due to increased mortality accompanying little growth gain. Our analysis highlights the need to incorporate forest age profiles in examining past and projecting future forest responses to climate change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations116
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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