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Enregistrement W2887710131 · doi:10.1080/15230430.2018.1495445

Topographic influences on ring widths of trees and shrubs across alpine treelines in southwest Yukon

2018· article· en· W2887710131 sur OpenAlexafffundabout
Katherine D. Dearborn, Ryan K. Danby

Notice bibliographique

RevueArctic Antarctic and Alpine Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSubarctic climateShrubDendrochronologyPrecipitationClimate changeTree lineDendroclimatologyEnvironmental scienceEcologyPhysical geographyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growth responses of trees and shrubs to climate often exhibit unexplained variation in alpine regions, making it difficult to predict how they will respond to future changes in climate. We sought to characterize and explain this variability in southwest Yukon, a topographically complex region of subarctic Canada. We collected cores and sections from 360 spruce trees and 480 willow shrubs across treelines on north and south aspects in six valleys spanning two mountain ranges. We compared growth rates, growth patterns, and climate-growth responses between species and topographic factors. South aspects had wider tree rings and higher tree and shrub interseries correlations than north aspects, likely because of shallow active layers on the latter. Growth patterns and responses to climate did not vary between aspects or elevations but differed slightly between mountain ranges, likely because of differences in spring soil moisture content between ranges. Growth responses of both species to summer temperature were positive, but tree growth was negatively correlated to spring temperature and shrub growth was negatively correlated to summer precipitation, both of which are projected to increase along with summer temperature. Future changes in climate could therefore reduce the growth of one or both species in southwest Yukon.

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)0,002
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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