Divergence of Arctic shrub growth associated with sea ice decline
Notice bibliographique
Résumé
Arctic sea ice extent (SIE) is declining at an accelerating rate with a wide range of ecological consequences. However, determining sea ice effects on tundra vegetation remains a challenge. In this study, we examined the universality or lack thereof in tundra shrub growth responses to changes in SIE and summer climate across the Pan-Arctic, taking advantage of 23 tundra shrub-ring chronologies from 19 widely distributed sites (56°N to 83°N). We show a clear divergence in shrub growth responses to SIE that began in the mid-1990s, with 39% of the chronologies showing declines and 57% showing increases in radial growth (decreasers and increasers, respectively). Structural equation models revealed that declining SIE was associated with rising air temperature and precipitation for increasers and with increasingly dry conditions for decreasers. Decreasers tended to be from areas of the Arctic with lower summer precipitation and their growth decline was related to decreases in the standardized precipitation evapotranspiration index. Our findings suggest that moisture limitation, associated with declining SIE, might inhibit the positive effects of warming on shrub growth over a considerable part of the terrestrial Arctic, thereby complicating predictions of vegetation change and future tundra productivity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».