Prediction of Arctic plant phenological sensitivity to climate change from historical records
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The pace of climate change in the Arctic is dramatic, with temperatures rising at a rate double the global average. The timing of flowering and fruiting (phenology) is often temperature dependent and tends to advance as the climate warms. Herbarium specimens, photographs, and field observations can provide historical phenology records and have been used, on a localised scale, to predict species’ phenological sensitivity to climate change. Conducting similar localised studies in the Canadian Arctic, however, poses a challenge where the collection of herbarium specimens, photographs, and field observations have been temporally and spatially sporadic. We used flowering and seed dispersal times of 23 Arctic species from herbarium specimens, photographs, and field observations collected from across the 2.1 million km 2 area of Nunavut, Canada, to determine (1) which monthly temperatures influence flowering and seed dispersal times; (2) species’ phenological sensitivity to temperature; and (3) whether flowering or seed dispersal times have advanced over the past 120 years. We tested this at different spatial scales and compared the sensitivity in different regions of Nunavut. Broadly speaking, this research serves as a proof of concept to assess whether phenology–climate change studies using historic data can be conducted at large spatial scales. Flowering times and seed dispersal time were most strongly correlated with June and July temperatures, respectively. Seed dispersal times have advanced at double the rate of flowering times over the past 120 years, reflecting greater late‐summer temperature rises in Nunavut. There is great diversity in the flowering time sensitivity to temperature of Arctic plant species, suggesting climate change implications for Arctic ecological communities, including altered community composition, competition, and pollinator interactions. Intraspecific temperature sensitivity and warming trends varied markedly across Nunavut and could result in greater changes in some parts of Nunavut than in others.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».