Using a Trait-Based Approach to Compare Tree Species Sensitivity to Climate Change Stressors in Eastern Canada and Inform Adaptation Practices
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite recent advances in understanding tree species sensitivities to climate change, ecological knowledge on different species remains scattered across disparate sources, precluding their inclusion in vulnerability assessments. Information on potential sensitivities is needed to identify tree species that require consideration, inform changes to current silvicultural practices and prioritize management actions. A trait-based approach was used to overcome some of the challenges involved in assessing sensitivity, providing a common framework to facilitate data integration and species comparisons. Focusing on 26 abundant tree species from eastern Canada, we developed a series of trait-based indices that capture a species’ ability to cope with three key climate change stressors—increased drought events, shifts in climatically suitable habitat, increased fire intensity and frequency. Ten indices were developed by breaking down species’ response to a stressor into its strategies, mechanisms and traits. Species-specific sensitivities varied across climate stressors but also among the various ways a species can cope with a given stressor. Of the 26 species assessed, Tsuga canadensis (L.) Carrière and Abies balsamea (L.) Mill are classified as the most sensitive species across all indices while Acer rubrum L. and Populus spp. are the least sensitive. Information was found for 95% of the trait-species combinations but the quality of available data varies between indices and species. Notably, some traits related to individual-level sensitivity to drought were poorly documented as well as deciduous species found within the temperate biome. We also discuss how our indices compare with other published indices, using drought sensitivity as an example. Finally, we discuss how the information captured by these indices can be used to inform vulnerability assessments and the development of adaptation measures for species with different management requirements under climate change.
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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) | 0,000 | 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 découle