Transitional climate mortality: slower warming may result in increased climate‐induced mortality in some systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The potential for climate change to cause mass tree mortality in forested systems by pushing environmental conditions past physiological tolerance thresholds is well documented. Less well studied is damage and mortality associated with climatic transitions, where mortality is less on either side of the transition; the shift from freezing winter conditions to thawed winter conditions in temperate and high latitudes is a clear example. “Transitional climate mortality” is sporadic, but widespread, associated with exposure to mortality during these climatic transitions, and triggered by proximal weather events like a hard freeze after a period of above freezing temperatures. Interestingly, this suggests that slower warming could result in more intensive mortality because of extended exposure to potential mortality events. The concept is tested using a well‐studied species (Callitropsis nootkatensis) on the US/Canadian Pacific coast. To identify the transitional mortality zone, statistical modeling combined with a current mortality map and bioclimatic variables was used. This process identified the −5° to 0°C zone (mean temperature of the coldest month) as particularly associated with transitional mortality. Weather station data from multiple locations were used to validate observations. Four GCMs (General Circulation Model) and two future warming scenarios (representative concentration pathway 2.6 and 8.5) were used to estimate time and spatial extent of exposure at broad scales; slower warming results in more intensive cumulative exposure than faster warming. Finally, by combining the observed mortality zone with weather station data a generalizable binomial model was tested as a means to estimate potential future mortality. This model is applicable to any system where the transitional mortality zone (e.g., temperature range) and the frequency of proximal mortality triggers are known. This type of mortality phenomena has been understudied but may be a large driver of future forest change, given the frequency of mortality events and the ubiquity of the freeze–thaw transition across temperate systems globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».