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Enregistrement W3003362684 · doi:10.1038/s41558-019-0688-1

Complexity revealed in the greening of the Arctic

2020· article· en· W3003362684 sur OpenAlexfundno aff
Isla H. Myers‐Smith, Jeffrey T. Kerby, Gareth K. Phoenix, Jarle W. Bjerke, Howard E. Epstein, Jakob J. Assmann, Christian John, Laia Andreu‐Hayles, Sandra Angers‐Blondin, Pieter S. A. Beck, Logan T. Berner, Uma S. Bhatt, Anne D. Bjorkman, Daan Blok, Anders Bryn, Casper T. Christiansen, J. Hans C. Cornelissen, Andrew M. Cunliffe, Sarah C. Elmendorf, Bruce C. Forbes, S. J. Goetz, Robert D. Hollister, Rogier de Jong, M. M. Loranty, Marc Macias‐Fauria, Kadmiel Maseyk, Signe Normand, Johan Olofsson, Thomas C. Parker, Frans‐Jan W. Parmentier, Eric Post, Gabriela Schaepman‐Strub, Frøde Stordal, Patrick F. Sullivan, Haydn J. D. Thomas, Hans Tømmervik, Rachael Treharne, C. E. Tweedie, Donald A. Walker, Martin Wilmking, Sonja Wipf

Notice bibliographique

RevueNature Climate Change · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigSight Research UKDeutsche ForschungsgemeinschaftVetenskapsrådetVillum FondenNational Science FoundationArctic Institute of North AmericaParrotia-StiftungNorges ForskningsrådNatural Environment Research CouncilDartmouth CollegeUniversität ZürichNational Aeronautics and Space AdministrationNational Geographic Society
Mots-clésGreeningEnvironmental scienceThe arcticArcticGeographyEnvironmental resource managementOceanographyEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the Arctic warms, vegetation is responding, and satellite measures indicate widespread greening at high latitudes. This ‘greening of the Arctic’ is among the world’s most important large-scale ecological responses to global climate change. However, a consensus is emerging that the underlying causes and future dynamics of so-called Arctic greening and browning trends are more complex, variable and inherently scale-dependent than previously thought. Here we summarize the complexities of observing and interpreting high-latitude greening to identify priorities for future research. Incorporating satellite and proximal remote sensing with in-situ data, while accounting for uncertainties and scale issues, will advance the study of past, present and future Arctic vegetation change. As tundra ecosystems respond to rapid Arctic warming, satellite records suggest a widespread greening. This Perspective highlights the challenges of interpreting complex Arctic greening trends and provides direction for future research by combining ecological and remote sensing approaches.

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)0,000
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,142 · 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

Citations868
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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