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Enregistrement W3186727268 · doi:10.1111/gcb.15767

Comparison of the distribution and phenology of Arctic Mountain plants between the early 20th and 21st centuries

2021· article· en· W3186727268 sur OpenAlexafffund
Andrew S. MacDougall, Paul Caplat, Johan Olofsson, Matthias Siewert, Colin Bonner, Ellen Esch, Malie Lessard‐Therrien, Hannah Rosenzweig, A I Schafer, Pia Raker, Hassan Ridha, Kjell Bolmgren, Thore C. E. Fries, Keith Larson

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhenologyArcticBorealClimate changeEcologyGrowing seasonSnowSpecies distributionRange (aeronautics)GeographyTaigaArctic vegetationLatitudeTundraPhysical geographyBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic plants are adapted to climatic variability, but their long-term responses to warming remain unclear. Responses may occur by range shifts, phenological adjustments in growth and reproduction, or both. Here, we compare distribution and phenology of 83 arctic and boreal mountain species, sampled identically in the early 20th (1917-1919) and 21st centuries (2017-2018) from a region of northern Sweden that has warmed significantly. We test two compensatory hypotheses to high-latitude warming-upward shifts in distribution, and earlier or extended growth and reproduction. For distribution, we show dramatic upward migration by 69% of species, averaging 6.1 m per decade, especially boreal woodland taxa whose upward expansion has reduced arctic montane habitat by 30%. Twenty percent of summit species showed distributional shifts but downward, especially moisture-associated snowbed flora. For phenology, we detected wide inter-annual variability in the onset of leafing and flowering in both eras. However, there was no detectable change in growing-season length, relating to two mechanisms. First, plot-level snow melt data starting in 1917 demonstrated that melt date, rather than vernal temperatures, better predicts plant emergence, with snow melt influenced by warmer years having greater snowfall-warmer springs did not always result in earlier emergence because snowbeds can persist longer. Second, the onset of reproductive senescence between eras was similar, even when plant emergence was earlier by a month, possibly due to intensified summer heat stress or hard-wired 'canalization' where senescence occurs regardless of summer temperature. Migrations in this system have possibly buffered arctic species against displacement by boreal expansion and warming, but ongoing temperature increases, woody plant invasion, and a potential lack of flexibility in timing of senescence may foreshadow challenges.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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