Potential of typical highland and mountain forests in the Czech Republic for climate-smart forestry: ecosystem-scale drought responses
Notice bibliographique
Résumé
Climate-smart forestry (CSF) consists of an extensive framework of actions directed to mitigating and adapting to global climate change impacts on the resilience and productivity of forest ecosystems. This study investigates the impact of the pan-European 2018 drought on carbon exchange dynamics in typical highland and mountain forests in the Czech Republic, including two coniferous stands (Norway spruce at Bílý Kříž and Rajec) and one deciduous stand (European beech at Štítná). Our results show that the annual net ecosystem CO2 uptake at Rajec decreased by 50% during the drought year in comparison to a reference year with normal climatic conditions. The Bílý Kříž stand is less affected by drought, as the local microclimate ensures sufficient water supply. The European beech forest at Štítná is most resilient against drought and its negative impacts — there we detect no differences in carbon exchange dynamics between the drought year and the reference year. We consider the matching of tree species to site conditions as crucial in the context of CSF, specifically regarding the stand response to water limitation and water supply and demand. Successively replacing spruce with beech trees in areas with high water demand but limited water supply, like Rajec, will support the goals of CSF.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».