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Enregistrement W2982376955 · doi:10.1007/s13595-019-0885-0

Predicting growth and habitat responses of Ginkgo biloba L. to climate change

2019· article· en· W2982376955 sur OpenAlexaff
Ying Guo, Yue Lu, Yousry A. El‐Kassaby, Lei Feng, Guibing Wang, Tongli Wang

Notice bibliographique

RevueAnnals of Forest Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaDoctorate Fellowship Foundation of Nanjing Forestry UniversityScience and Technology Support Program of Jiangsu ProvinceGovernment of Jiangsu ProvinceNanjing Forestry University
Mots-clésClimate changeHabitatRange (aeronautics)Species distributionEcologyContext (archaeology)Environmental scienceLatitudeRepresentative Concentration PathwaysGlobal warmingGinkgo bilobaGeographyBiologyClimate model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Key message We developed a climatic response function using 20-year tree height observed from 45 Ginkgo biloba plantations in China and used it to predict the growth and habitat responses to anticipated climate change. We projected northward and upward shifts in the species habitat and productive areas, but a dramatic contraction of the species distribution is unlikely to occur at least during the present century. Context Ginkgo biloba is the only living species in the division Ginkgophyta . The species exists in small natural populations in southeastern China but is cultivated across China and the world. The species’ future under climate change is of concern. Aims This study was initiated to model the species’ growth response to climate change and to predict its range of suitable habitat under future climates. Methods Using height data from 45 20 years old plantations growing under a wide range of climatic conditions across China, we developed univariate and bivariate climatic response functions to identify the climate requirements of the species. Results According to the amount of variance explained (> 70%) and the high level of agreement (> 99%) with independent species occurrence coordinates, the developed climate response function was highly accurate and credible. Projections for future periods (2011–2040, 2041–2070, and 2071–2100) under the Representative Concentration Pathway 4.5 (RCP4.5) scenario indicated that the areas of potential suitable habitat would increase (25–67 million hectares). It would also be associated with northward (0.21–0.62° in latitude) and elevational (24–75 m) shifts. Conclusion Global climate change is projected to increase the area of potential suitable habitats for Ginkgo and shift its spatial distributions northward and upward.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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