MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3176537895 · doi:10.1139/as-2021-0003

Remotely sensed trends in vegetation productivity and phenology during population decline of the Bathurst caribou (<i>Rangifer tarandus groenlandicus</i>) herd

2021· article· en· W3176537895 sur OpenAlexaffvenue
Katherine D. Dearborn, Ryan K. Danby

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of WinnipegQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTundraEcotoneVegetation (pathology)Climate changeEcologyTaigaEnhanced vegetation indexPhenologyPhysical geographyGrowing seasonGeographyProductivityRange (aeronautics)PopulationEnvironmental scienceModerate-resolution imaging spectroradiometerEcosystemNormalized Difference Vegetation IndexBiologyHabitatVegetation IndexDemographySatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Bathurst caribou (Rangifer tarandus groenlandicus (Borowski, 1780)) herd declined from ∼349 000 animals in 1996 to ∼8200 in 2018. Climate-driven changes to tundra and boreal vegetation is one hypothesis for the decline. We modelled and mapped annual productivity and phenology across the herd’s range using enhanced vegetation index (EVI) data derived from a Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) time series spanning 2000–2017. Maximum annual EVI, growing season length, and time-integrated EVI increased significantly on 16%, 18%, and 49% of the core annual range, respectively. Trends toward longer growing seasons were driven entirely by earlier spring green-up and, along with time-integrated EVI, were most prevalent in tundra regions. Trends in forested regions were overwhelmingly related to the influence of forest fires, which burned more than half of the range below the forest–tundra ecotone since 1965. These trends suggest that climate-driven changes in production and phenology have occurred in the tundra and forest–tundra portions of the range and could have contributed to the recent herd decline. However, the trends may also be a result of herd decline itself, given the loss of this large herbivore from the landscape. Elucidating cause and effect will require comprehensive analysis of interactions between climatic variables, herd dynamics, and vegetation change, complemented by targeted field investigations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArctic ScienceMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207