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Enregistrement W2890455962 · doi:10.1111/jbi.13408

Anthropogenic and environmental factors affect the tree line position of <i>Fagus sylvatica</i> along the Apennines (Italy)

2018· article· en· W2890455962 sur OpenAlexaff
Giuliano Bonanomi, Angelo Rita, Emilia Allevato, Gaspare Cesarano, Luigi Saulino, Gaetano Di Pasquale, Marina Allegrezza, Simone Pesaresi, Marco Borghetti, Sergio Rossi, Antonio Saracino

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElevation (ballistics)Tree lineEcotoneFagus sylvaticaPhysical geographyPopulationClimate changeEnvironmental scienceEcologyGeographyClimatologyGeologyBiologyBeechHabitatDemographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim High‐elevation forest line or tree line is an ecological ecotone representing the upper elevation thermal limit for forest development. The current tree line position is the result of the past human activity interacting with climatic and topographic conditions. In this study, we investigate how climate, local topographic factors and anthropogenic disturbance currently affect tree line distribution. Location Apennine Mountains, 900 km latitudinal gradient along the Italian Peninsula. Methods Overall, 302 mountain peaks were studied, comprising 3,622 km of measured tree lines. The position of the Fagus sylvatica tree line in all peaks was assessed and correlated with 58 selected variables representing climate, topography and human disturbance. Results The mean tree line elevation was 1,589 m a.s.l., with considerable variability among peaks. Contrary to our expectations, the tree line elevation was lower in the warmer southerly exposed slopes compared to north‐facing aspects, where we found the highest tree line (2,141 m a.s.l.). Correlation analysis indicates that both climatic and human density variables are associated with tree line elevation, with the climate having more influence in high elevation mountains, while human impact plays a prominent role in low elevation mountain peaks. Specifically, we found negative correlations between density of the resident population around each peak and tree line elevation at all examined dates (1861, 1921, and 2011), suggesting a pervasive negative impact of human activity on tree lines. As regards climatic variables, tree line elevation showed a stronger negative correlation with winter and spring months temperature than with mean annual temperature. Noteworthy, climatic variables had stronger effect on high elevation peaks (&gt;1,900 m a.s.l.) compared with low elevation ones (&lt;1,900 m a.s.l.). Main Conclusion Our data provide evidence that the current position of the F. sylvatica tree line in the Apennines is heavily depressed as a result of a complex interaction between climatic factors and the past human pressure.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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