Leading‐edge disequilibrium in alder and spruce populations across the forest–tundra ecotone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The distribution and composition of Arctic vegetation are expected to shift with ongoing climate change. Global models generally predict northward shifts in high‐latitude ecotones, and analysis of remote sensing data shows widespread greening and changes in vegetation structure across the circumpolar Arctic. However, there are still uncertainties related to the timing of these shifts and variation among different plant functional types. In this paper, we investigate disequilibrium dynamics of green alder and white spruce in the Tuktoyaktuk Coastal Plain, NWT. We used high‐resolution air photographs captured in the 1970s and 2000s to quantify changes in the distribution and abundance of alder and spruce near their northern limits. We found increases in alder and spruce stem density over time, but no change in their range limits, indicating that both species are affected by leading‐edge disequilibrium. Low stand density and temperature limitation of reproduction along the northern margin likely contributed to observed disequilibrium in both species. We also observed the greatest change in species occupancy within a burned area, suggesting that the increased frequency of fire will play a significant role in the timing and magnitude of near‐term vegetation change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».