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Enregistrement W3011657830 · doi:10.1080/15230430.2020.1722397

Influence of climatic conditions on growth rings of <i>Salix uva-ursi</i> Pursh from the southeastern shore of Hudson Bay, Subarctic Canada

2020· article· en· W3011657830 sur OpenAlexaffabout
Magdalena Opała‐Owczarek, Piotr Owczarek, Ewa Łupikasza, Stéphane Boudreau, Krzysztof Migała

Notice bibliographique

RevueArctic Antarctic and Alpine Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesHorizon 2020
Mots-clésSubarctic climateDendroclimatologyBayPrecipitationEnvironmental scienceClimatologyClimate changeDendrochronologyLatitudeFrost (temperature)WillowVegetation (pathology)ShoreTaigaTundraArcticPhysical geographyAtmospheric sciencesOceanographyEcologyGeographyGeologyBiologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decades, warmer air temperature and spatiotemporal changes in the amount and patterns of precipitation have been observed at high latitudes. Such interannual variability in climatic conditions has a strong influence on the dynamics of biological processes regulating terrestrial ecosystems. Dendroclimatology can improve our understanding of the impacts of climate change on vegetation. Based on ring width and frost rings of bearberry willow (Salix uva-ursi) individuals sampled on the southeastern shore of Hudson Bay, Nunavik (Subarctic Québec, Canada), we built a reliable 105-year growth chronology. A complex dendroclimatological analysis, using the standard approach (mean temperature and precipitation sums), extreme variables, and various climatological indices based on daily data, was conducted in order to precisely describe the relationship between annual variations in growth rings and climatic conditions. The growth of Low Arctic willows in the Hudson Bay region is determined by changes in air temperatures as well as precipitation during the summer. However, temperature increases and reductions in amounts of rainfall may intensify drought stress, which is unfavorable for this species. We found that analysis of daily amounts and intensity of precipitation improved our understanding of the factors conditioning the growth of the studied species in an extreme habitat.

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)0,001
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 enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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