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Enregistrement W2946780713 · doi:10.3390/f10050443

Tropical Dry Forest Diversity, Climatic Response, and Resilience in a Changing Climate

2019· article· en· W2946780713 sur OpenAlexafffund
Kayla Stan, Arturo Sánchez‐Azofeifa

Notice bibliographique

RevueForests · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInter-American Institute for Global Change ResearchAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésBiomeTropical and subtropical dry broadleaf forestsClimate changePrecipitationEcologyEcosystemEnvironmental sciencePsychological resilienceGeographyBiomass (ecology)Range (aeronautics)AgroforestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Central and South America tropical dry forest (TDF) is a water-limited biome with a high number of endemic species and numerous ecosystem services which has experienced a boom in research in the last decade. Although the number of case studies across these seasonal, water-limited, tropical forests has increased, there has not been a comprehensive review to assess the physiological variability of this biome across the continent and assess how these forests respond to climatic variables. Additionally, understanding forest change and resilience under climatic variability, currently and in the future, is essential for assessing the future extent and health of forests in the future. Therefore, the objective of this paper is to provide a literature review on the variability of TDF diversity and structure across a latitudinal gradient and to assess how these components respond to differences in climatic variables across this geographic area. We first assess the current state of understanding of the structure, biomass, phenological cycles, and successional stages across the latitudinal gradient. We subsequently review the response of these five areas to differences in precipitation, temperature, and extreme weather events, such as droughts and hurricanes. We find that there is a range of adaptability to precipitation, with many areas exhibiting drought tolerance except under the most extreme circumstances, while being susceptible to damage from increased extreme precipitation events. Finally, we use this climatic response to provide a commentary on the projected resilience of TDFs under climatic changes, finding a likelihood of resilience under drying scenarios, although model projections do not agree on the magnitude or direction of precipitation change. This review of quantitative studies will provide more concrete details on the current diversity that encompasses the TDF, the natural climatic ranges under which this ecosystem can survive and thrive, and can help inform future forest management practices under climate change scenarios.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations98
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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