Emerging climate‐driven disturbance processes: widespread mortality associated with snow‐to‐rain transitions across 10° of latitude and half the range of a climate‐threatened conifer
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is causing rapid changes to forest disturbance regimes worldwide. While the consequences of climate change for existing disturbance processes, like fires, are relatively well studied, emerging drivers of disturbance such as snow loss and subsequent mortality are much less documented. As the climate warms, a transition from winter snow to rain in high latitudes will cause significant changes in environmental conditions such as soil temperatures, historically buffered by snow cover. The Pacific coast of North America is an excellent test case, as mean winter temperatures are currently at the snow-rain threshold and have been warming for approximately 100 years post-Little Ice Age. Increased mortality in a widespread tree species in the region has been linked to warmer winters and snow loss. Here, we present the first high-resolution range map of this climate-sensitive species, Callitropsis nootkatensis (yellow-cedar), and document the magnitude and location of observed mortality across Canada and the United States. Snow cover loss related mortality spans approximately 10° latitude (half the native range of the species) and 7% of the overall species range and appears linked to this snow-rain transition across its range. Mortality is commonly >70% of basal area in affected areas, and more common where mean winter temperatures is at or above the snow-rain threshold (>0 °C mean winter temperature). Approximately 50% of areas with a currently suitable climate for the species (<-2 °C) are expected to warm beyond that threshold by the late 21st century. Regardless of climate change scenario, little of the range which is expected to remain suitable in the future (e.g., a climatic refugia) is in currently protected landscapes (<1-9%). These results are the first documentation of this type of emerging climate disturbance and highlight the difficulties of anticipating novel disturbance processes when planning for conservation and management.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».