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Enregistrement W2971327900 · doi:10.1098/rsbl.2019.0284

Palaeo-trajectories of forest savannization in the southern Congo

2019· article· en· W2971327900 sur OpenAlexafffund
Julie C. Aleman, Olivier Blarquez, Hilaire Elenga, Jordan Paillard, Victor Kimpuni, Gaubin Itoua, Gauthier Issele, A. Carla Staver

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalQuébec Science (Canada)
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSigma Delta Epsilon-Graduate Women in Science
Mots-clésBiomeEcologyContext (archaeology)EcosystemDisturbance (geology)Fire regimeVegetation (pathology)Climate changeBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tropical savannah and forest are thought to represent alternative stable states in ecosystem structure in some climates. The implication is that biomes are maintained by positive feedbacks, e.g. with fire, and that historical distributions could play a role in determining modern ones. In this context, climate alone does not govern transitions between biomes, and understanding the causes and pathways of such transitions becomes crucial. Here, we use a multi-proxy analysis of a 2000-year core to evaluate modes of transition in vegetation structure and fire regimes. We demonstrate a first transition ca 1540 BP, when a cyclic fire regime entered a forested landscape, eventually resulting, by ca 1060 BP, in a transition to a more open savannah-like or mosaicked structure. This pattern may parallel currently accelerating fire regimes in tropical forests suggesting that fires can savannize forests, but perhaps more slowly than feared. Finally, ca 540 BP, a drought combined with anthropogenic influences resulted in a conclusive transition to savannah, probably resembling the modern landscape in the region. We show here that fire interacted with drought to transition forest to savannah, suggesting that disturbance by fire can be a major driver of biome change.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,250

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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