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Enregistrement W2762606226

Landscape-Scale Variability in the Composition, Growth and Pattern of Alpine Treeline Vegetation

2017· dissertation· en· W2762606226 sur OpenAlexfundno aff
Katherine D. Dearborn

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEcology and Conservation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's University
Mots-clésVegetation (pathology)GeographyScale (ratio)Physical geographyComposition (language)EcologyCartographyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The productivity and distribution of northern and alpine plant species are predicted to increase and advance upslope and northwards in response to climate warming, particularly across the treeline ecotone. However, responses to warming in the past century have been highly variable, especially in regions with complex topography. In order to improve predictions of future change, I used field surveys, dendrochronology, and remote sensing to characterize variability in plant community composition, woody plant growth, and tree spatial patterns across treelines in a range of topographic settings. I then attempted to explain this variability using measured edaphic, climatic, and topographic variables. I found substantial differences in community composition, woody plant growth, and treeline ecotone abruptness between north and south-facing slopes. Shallow active layers and cold soils on north-facing slopes resulted in low shrub cover and slow rates of woody plant growth. The comparatively high cover of tall deciduous shrubs on south-facing slopes, in turn, restricted tree seedling establishment and resulted in relatively abrupt treeline ecotones. Trends in tree growth and the degree of clustering between tree stems varied between mountain ranges with different slope angles. Rapid spring runoff in steep valleys likely caused a spring soil moisture deficit that curbed tree growth over the past several decades, while high exposure to damaging winter winds in shallow valleys resulted in clustered patterns of tree stems. My findings suggest that changes in treeline vegetation over the next century will depend not just on rising air temperatures, but also on edaphic variables, wind exposure, snowpack dynamics, and tree-shrub interactions. Given that much of the landscape-scale variability in the composition, growth, and pattern of treeline vegetation can be attributed to slope aspect and angle, I recommend that these factors be included in predictive models of future vegetation 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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