Trails‐as‐transects: phenology monitoring across heterogeneous microclimates in Acadia National Park, Maine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate‐driven shifts in phenology, which are being observed worldwide, affect ecosystem services, trophic interactions, and community composition, presenting challenges to managers in protected areas. Resource management benefits from local, species‐specific phenology information. However, phenology monitoring programs in heterogeneous landscapes typically require serendipitous historical records or many years of contemporary data before trends in phenological responses to changes in climate can be analyzed. Here, we used a trails‐as‐transects approach to rapidly accumulate monitoring data across environmental gradients on three mountains in Acadia National Park, Maine, USA , and compared our results to phenological changes observed in Concord, Massachusetts, USA . In four years of intensive monitoring of transects on three mountains, we found large variability in spring temperatures across the mountains, but consistent patterns of advancing flower and leaf phenology in warmer microclimates. Reduced sampling intensity would have yielded similar results, but a shorter duration would not have revealed these patterns. The plants in Acadia responded to warming spring temperatures by shifting leaf and flower phenology in the same direction (earlier), but at a reduced rate (as measured in d/°C), in comparison with plants in southern New England (e.g., Concord, Massachusetts, USA ). Our approach takes advantage of topographical complexity and associated microclimate gradients to substitute for long time series, allowing for rapid assessment of phenological response to climate. Other climate gradients (e.g., urban‐to‐rural, latitudinal, or coastal‐to‐inland) could work similarly. This intensive monitoring over a short time period quickly builds a robust dataset and can inform management decisions regarding future monitoring strategies, including sampling designs for citizen science‐based phenology monitoring programs.
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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) | 0,161 | 0,024 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».