MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2583289487 · doi:10.1002/ece3.2702

Prediction of Arctic plant phenological sensitivity to climate change from historical records

2017· article· en· W2583289487 sur OpenAlexafffundabout
Zoe A. Panchen, Root Gorelick

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésHerbariumPhenologyBiological dispersalClimate changeArcticGeographySeed dispersalEcologyPhysical geographyBiologyPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,182 · 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.

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

Citations61
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcology and EvolutionMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207