Climate change and permafrost thaw-induced boreal forest loss in northwestern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Permafrost distribution throughout the western Canadian subarctic is not well understood due to the remoteness and size of the region, its spatial and temporal heterogeneity, limited data availability, and sparse monitoring networks. These factors severely challenge investigations of how climate warming might affect the distribution of permafrost and provide strong justification for new methods of evaluating permafrost extent using remote sensing platforms. This study quantifies forest loss at ten subarctic boreal sites in the southern Northwest Territories and northeastern British Columbia between 1970 and 2010. Historical air photos and optical remote sensing images were assessed using a change detection approach over the ten sites, each 10 km ^2 spanning a north/south transect of 200 km. This study is the first to apply change detection methods to a large-scale gradient and spans the southern margin of discontinuous permafrost where results demonstrate variable patterns of net forest loss at each site ranged from 6.9% to 11.6% over the 40 year study period. Here we show that these differential rates of landcover change can be explained in part through climatic and environmental factors that vary latitudinally across the selected sites. Change statistics—net change, forest gain and forest loss were significantly correlated with an assortment of factors that varied across the ten-site transect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».