Managing for delicious ecosystem service under climate change: can United States sugar maple (<i>Acer saccharum</i>) syrup production be maintained in a warming climate?
Notice bibliographique
Résumé
Sugar maple (Acer saccharum) is a highly valued tree in United States (US) and Canada, and its sap when collected from taps and concentrated, makes a delicious syrup. Understanding how this resource may be impacted by climate change and other threats is essential to continue management for maple syrup into the future. Here, we evaluate the current distribution of maple syrup production across twenty-three states within the US and estimate the current potential sugar maple resource based on tree inventory data. We model and project the potential habitat responses of sugar maple using a species distribution model with climate change under two future General Circulation Models (GCM) and emission scenarios and three time periods (2040, 2070, 2100). Our results show that under GFDL-A1Fi (high CO2 emissions), sugar maple habitat is projected to decline (mean ratio of future habitat to current habitat per state = 0.46, sd ± 0.33), which could lead to reduced maple syrup production per tree and nearly 5 million additional taps required to maintain current projection levels. If global emissions are reduced and follow a lower trajectory of warming (under PCM-B1), then habitat for the species may be maintained but would still require management intervention. Finally, our results point to regions, particularly along the northern tier, where both climate change impacts and currently developing sugar maple habitat may signify viable opportunities to increase maple syrup production.EDITED BY Christine Fürst
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».