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Enregistrement W3090769175 · doi:10.11575/prism/38311

Topography and Climate Influence on Radial Growth and Climate Sensitivity of Conifer Tree Species in Kananaskis, Alberta

2020· dissertation· en· W3090769175 sur OpenAlexfundaboutno aff
Selina Lira

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Parks
Mots-clésGeographyClimate changeTree (set theory)Environmental sciencePhysical geographyEcologyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High elevation temperate forest at its upper limit are delimited by temperature. Climate warming would impose changes by altering growth conditions in these previously constrained environments. Growth response to climate will vary depending on topography and tree species. A dendroclimatological approach was employed to investigate spatial (tundra, treeline and forest along with north and south aspect) and temporal (1900-2017) variations in climate-growth sensitivity of four tree species: subalpine fir, subalpine larch, Engelmann spruce, and lodgepole pine in Kananaskis, Alberta. Correlation analyses showed similar climate-growth sensitivity for subalpine fir and Engelmann spruce at forest and treeline sites. Lodgepole pine only found on south-facing forest sites was not comparable with other species, but subalpine larch growth sensitivity was different from subalpine fir and Engelmann spruce. Treeline and tundra sites were only responsive to temperature; while precipitation was negatively significant at forest sites. Moving interval analysis revealed increased sensitivity to summer and winter temperatures in recent years, which is attributable to the climate change induced temperature increase in the study area. Tree growth was determined by calculating basal area increment for the studied tree species at all sites. Overall, south-facing sites had higher growth rates across elevations. Engelmann spruce had the highest growth rate at treeline and forest sites. Given projected climate change induced temperature and precipitation in the study area, the greatest growth increase will likely be at treeline, specifically for Engelmann spruce. Forest sites wouldn’t likely change as much as treeline sites as the precipitation increase that would offset temperature induced growth increases. To conclude, topography will continue to be the determinant of climate-growth response in future. The interaction between topography with regional climate parameters makes for complex patterns of vegetation response in this region.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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