Simulated decline of a northern forest due to anthropogenic controls on the regeneration-mortality balance
Notice bibliographique
Résumé
The population structure of forests is shaped by balancing the opposing forces of regeneration and mortality, each of which influence C turnover rates and are sensitive to climate. Regeneration underlies the migrational potential of forests to climatic change and remains underserved in modeling studies. Our objective was to test the hypothesis that warming may reduce tree regeneration rates while amplifying fire regimes, producing forest loss. Absent sites within dispersal limits, trees may fail to track the velocity of warming, producing a decline in forested area. Long-term implications include changes to biogeochemical and energetic balances, species composition, and evolutionary trajectories. We performed hybrid model simulations to assess the resilience of forests to past-century conditions over the next fifty years in western Canada. We conducted simulations at a species-level taxonomic resolution to capture genotypic/phenotypic variability in response to climate. A recent shift toward small, frequent, human-caused fires and warming-reduced regeneration diminished species migration potential. The simulated rate of forest migration lagged behind temperature equilibria by 319 m yr-1. Understanding species migrational potential is particularly critical for northern forests, which have warmed at a rate twice the global mean. Our findings highlight the effect of diminished regeneration due to climatic change, a process neglected in current global-scale terrestrial biosphere models used in climate studies. We suggest that future terrestrial biosphere model studies incorporate these demographic rates in their findings on global change, as they carry substantial climatic and evolutionary implications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».