Long-term effects of snowmelt timing and climate warming on phenology, growth, and reproductive effort of Arctic tundra plant species
Notice bibliographique
Résumé
Arctic regions are particularly affected by rapidly rising temperatures and altered snow regimes. Snowmelt timing depends on spring temperatures and winter snow accumulation. Scenarios for the Arctic include both decreases and increases in snow accumulation. Predictions of future snowmelt timing are, thus, difficult and experimental evidence for ecological consequences is scarce. In 1995, a long-term factorial experiment was set up in a High Arctic evergreen shrub heath community on Ellesmere Island, Canada. We investigated how snow removal, snow addition, and passive warming affected phenology, growth and reproductive effort of the four common tundra plant species Cassiope tetragona (L.) D. Don, Dryas integrifolia Vahl, Luzula arctica Blytt, and Papaver radicatum Rottb. Timing of flowering and seed maturation as well as flower production were more strongly influenced by the combined effects of snowmelt timing and warming in the two shrub species than in the two herbaceous species. Warming effects persisted over the course of the growing season and resulted in increased shrub growth. Moreover, the long-term trend of increasing growth in two species suggests that ambient warming promotes tundra plant growth. Our results confirm the importance of complex interactions between temperature and snowmelt timing in driving species-specific plant responses to climate change in the Arctic.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».