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Enregistrement W3019828710 · doi:10.1111/gcb.15075

Robust ecological drought projections for drylands in the 21st century

2020· article· en· W3019828710 sur OpenAlexaboutno aff
John B. Bradford, Daniel R. Schlaepfer, William K. Lauenroth, Kyle A. Palmquist

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAridTemperate climatePrecipitationEcosystemEnvironmental scienceClimate changeEcologyWater balanceAridity indexClimatologyPhysical geographyGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dryland ecosystems may be especially vulnerable to expected 21st century increases in temperature and aridity because they are tightly controlled by moisture availability. However, climate impact assessments in drylands are difficult because ecological dynamics are dictated by drought conditions that are difficult to define and complex to estimate from climate conditions alone. In addition, precipitation projections vary substantially among climate models, enhancing variation in overall trajectories for aridity. Here, we constrain this uncertainty by utilizing an ecosystem water balance model to quantify drought conditions with recognized ecological importance, and by identifying changes in ecological drought conditions that are robust among climate models, defined here as when >90% of models agree in the direction of change. Despite limited evidence for robust changes in precipitation, changes in ecological drought are robust over large portions of drylands in the United States and Canada. Our results suggest strong regional differences in long-term drought trajectories, epitomized by chronic drought increases in southern areas, notably the Upper Gila Mountains and South-Central Semi-arid Prairies, and decreases in the north, particularly portions of the Temperate and West-Central Semi-arid Prairies. However, we also found that exposure to hot-dry stress is increasing faster than mean annual temperature over most of these drylands, and those increases are greatest in northern areas. Robust shifts in seasonal drought are most apparent during the cool season; when soil water availability is projected to increase in northern regions and decrease in southern regions. The implications of these robust drought trajectories for ecosystems will vary geographically, and these results provide useful insights about the impact of climate change on these dryland ecosystems. More broadly, this approach of identifying robust changes in ecological drought may be useful for other assessments of climate impacts in drylands and provide a more rigorous foundation for making long-term strategic resource management decisions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations239
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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