Coniferization of the mixed‐wood boreal forests under warm climate
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Mixed‐wood boreal forests are characterized by a heterogeneous landscape dominated by coniferous or deciduous species depending on stand moisture and fire activity. Our study highlights the long‐term drivers of these differences between landscapes across mixed‐wood boreal forests to improve simulated vegetation dynamics under predicted climate changes. We investigate the effects of main climate trends and wildfire activities on the vegetation dynamics of two areas characterized by different stand moisture regimes during the last 9000 years. We performed paleofire and pollen analyses in the mixed‐wood boreal forest of north‐western Ontario, derived from lacustrine sediment deposits, to reconstruct historical vegetation dynamics, which encompassed both the Holocene climatic optimum (ca. 8000–4000 a bp) and the Neoglacial period (ca. 4000 a bp). The past warm and dry period (Holocene climatic optimum) promoted higher fire activity that resulted in an increase in coniferous species abundance in the xeric area. The predicted warmer climate and an increase in drought events should lead to a coniferization of the xeric areas affected by high fire activity while the mesic areas may retain a higher broadleaf abundance, as these areas are not prone to an increase in fire activity. Copyright © 2019 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».