Trends in Woody and Herbaceous Vegetation in the Savannas of West Africa
Notice bibliographique
Résumé
We assess 32 years of vegetation change in the West African Sudano-Sahelian region following the drought events of the 1970s and 1980s. Change in decadal mean rain use efficiency is used to diagnose trends in woody vegetation that is expected to respond more slowly to post-drought rainfall gains, while change in the slope of the productivity–rainfall relationship is used to infer changing herbaceous conditions between early and late periods of the time series. The linearity/non-linearity of the productivity–rainfall relationship and its impact on the interpretation of overall greening trends, and specific woody and herbaceous vegetation trends, is also examined. Our results show a mostly positive association between productivity and rainfall (69% of pixels), which can be best described as linear (32%) or saturating (37%). Choosing the ‘best’ model at a specific location using Akaike Information Criterion has no discernible effect on the interpretation of overall greening or herbaceous trends, but does influence the detection of trends in woody vegetation. We conclude that widespread recovery in woody vegetation is responsible for the post-drought greening phenomenon reported elsewhere for the Sahel and Sudanian sub-regions. Meanwhile, trends in herbaceous vegetation are less pronounced, with no consistent indication towards either herbaceous degradation or recovery.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».