Notice bibliographique
Résumé
Changes in factors such as temperature, precipitation, fire regimes, ozone, atmospheric CO2, and nitrogen deposition may have altered forest growth over the past century. Determining changes in forest growth over long intervals is complicated by constantly changing growing conditions due to tree maturation, stand self-thinning, disturbance, and other factors. Because a comprehensive review is lacking, results from publications examining forest growth trends in the western United States over the past 100 years were evaluated. Across the region, upper elevational forest ecotones have been expanding upward in many but not all locations, possibly due to warming and reduced snowpack. Across most of the region, both growth increases and decreases are localized and spatially dispersed. For the inland West, historical photography and long-term inventory data show clear densification and expansion of ponderosa pine (Pinus ponderosa) and mixed conifer forest across the region, mostly due to reduced fire incidence. However, a recent drought, probably linked to ocean cycles and exacerbated by warming, has caused a growth setback and mortality, especially in the Southwest. Forest densification due to altered fire regimes does not equate to enhanced growth per se. Aspen (Populus tremuloides) dieback has been noted due to recent drought and local conifer mortality caused by drought has also been documented in several locations. Regeneration after recent fires appears to be inadequate in many localities. Except for local increased growth at some high elevation and coastal sites and possible periodic drought effects in the Southwest, it is difficult to detect any growth trends with available data.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| 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) | 0,002 | 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 ».