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Enregistrement W2774098203 · doi:10.1002/ecs2.1981

Climate change mitigation through adaptation: the effectiveness of forest diversification by novel tree planting regimes

2017· article· en· W2774098203 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistry of ForestsGovernment of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceEcosystemForest restorationForest ecologyAgroforestryEcosystem servicesTemperate rainforestForest managementCarbon sequestrationPsychological resilienceEcologyTree plantingEnvironmental resource managementBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change is projected to have negative implications for forest ecosystems and their dependent communities and industries. Adaptation studies of forestry practices have focused on maintaining the provisioning of ecosystem services; however, those practices may have implications for climate change mitigation as well by increasing biological sinks or reducing emissions. Assessments of the effectiveness of adaptation strategies to mitigate climate change are therefore needed; however, they have not been done for the world's northern coniferous forests. Diversifying the forest by planting tree species more likely suited to a future climate is a potential adaptation strategy to increase resilience. The efficacy of this strategy to reduce the risks of climate change is uncertain, and other ecosystem services provided by the forest are also likely to be affected. We used a spatially explicit forest landscape modeling framework ( LANDIS ‐ II ) to simulate the effects of planting a range of native tree species in colder areas than where they are currently planted in a managed temperate coniferous forest landscape in British Columbia, Canada. We investigated impacts on carbon pools, fluxes, tree species diversity, and harvest levels under different climate scenarios for 100 yr (2015–2115) and found that the capacity of our forest landscape to sequester carbon would largely depend on the precipitation rates in the future, rather than on temperature. We further found that, irrespective of the climate prediction model, current planting standards led to relatively low levels of resilience as indicated by carbon fluxes and stocks, net primary productivity ( NPP ), and species diversity. In contrast, planting a mix of alternative tree species was generally superior in increasing the resilience indicators: carbon stocks and fluxes, NPP , and tree species diversity, but not harvest rates. The second best novel planting regime involved adding Pinus contorta to the stocking standard in three ecoregions; however, that species is susceptible to a high number of insects and pathogens. We conclude that although the capacity of temperate coniferous forest landscapes to sequester carbon in the future is largely dependent on the precipitation regime, negative effects may be counteracted to some extent by increasing resilience through tree species diversity in forests.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,209 · 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