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Enregistrement W2789502011 · doi:10.1080/11956860.2018.1436244

Tree-ring evidence of changes in the subarctic forest cover linked to human disturbance in northern Labrador (Canada)

2018· article· en· W2789502011 sur OpenAlexafffundvenueabout
Isabel Lemus-Lauzon, Najat Bhiry, Dominique Arseneault, James Woollett, Ann Delwaide

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité LavalCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésSubarctic climateDisturbance (geology)GeographyLarchEcologyTree linePopulationHabitatForestryAgroforestryClimate changeArchaeologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We combined dendroecological analyses with historical and ethnographic information to document connections between forest use patterns since the 18th century and stand composition and structure in the Nain region of Labrador, Canada. The highest recruitment periods for both eastern larch and spruce, pulses in growth releases, and decades with greatest harvesting evidence (cut stumps) all occurred primarily between 1910 and 1970. The strongest disturbance signal occurred after 1940, resulting in the absence of old trees and increased larch recruitment. The 1910–1970 period coincides with significant shifts in human settlement and land use patterns. Most notably, the increased demand for fur in the 1920s and 1930s changed Inuit land use: the Inuit spent more time inland where fur-bearing animals and wood resources were available. Moreover, population growth in Nain, which was accelerated by the relocation of Inuit communities in northern Labrador between 1950 and 1960, increased local harvesting intensity. We argue that long-term land use needs to be accounted for as a driver of forest dynamics in this subarctic forest landscape.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,693

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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