Extreme events and subtle ecological effects: lessons from a long‐term sugar maple–American beech comparison
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing extreme events that are related to global change are expected to affect the dynamics of forest ecosystems. If disruptive stressors (e.g., insects, drought) affect tree vigor without causing mortality, the ecological effects may be subtle, making subsequent ecosystem dynamics more difficult to predict than in the case of disturbances causing death. Based on the literature and our personal observations, we expected that such a subtle change could have occurred in the dynamics between sugar maple and American beech. We implemented a targeted paired‐sampling design (1) to verify whether a change occurred (gradual or abrupt, recovered or not) in the growth dynamics between the two species over a 57‐yr period, (2) to identify the likely causes of this change, and (3) to investigate whether such changes could trigger other long‐time ecological consequences. We found that sugar maple growth was negatively affected by an extreme event (or a few events) between 1986 and 1989, while American beech was not affected. Twenty years after the 1986–1989 abrupt growth decrease, sugar maple (1) had a slower growth than American beech, although it was previously similar, (2) did not respond to monthly climatic variations as it did prior to the abrupt growth decrease, and (3) had lower resilience when faced with a new stress event. Overall, our study, besides showing that extreme events with subtle effects may change the dynamics of an ecosystem, also illustrates that these events may accelerate ecosystem misadaptation to climate. Fine‐scale targeted monitoring is essential to complement broad‐scale monitoring to detect such misadaptations in a global change context.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».