Multiple divergent patterns in yellow-cedar growth driven by anthropogenic climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The global rise in temperature and associated changes in climate have led to decline of forests around the globe, across multiple species and ecosystems. A particularly severe example of this is yellow-cedar ( Callitropsis nootkatensis ) decline along the coast of British Columbia and Alaska, where anthropogenic climate change has led to reduced insulating snowpack, leaving yellow-cedar roots vulnerable to thaw-freeze events, resulting in freezing damage to fine roots and water stress during the subsequent growing season. This includes abundant evidence of tree decline and mortality on the islands of Haida Gwaii. Yellow-cedar decline is complex, with the potential for freezing injury over multiple years and damage that can accumulate over time. We found trees in various stages of decline, from long dead to currently declining, and multiple growth patterns at each study site. We conducted a principal component analysis and identified patterns of divergent growth and divergent response to climate among yellow-cedars within the same stands, across all sites, including three distinct periods of an onset of growth decline (1960s, 1990s, 2000s). Yellow-cedars affected by decline were decreasing in growth and negatively associated with warmer drier winter conditions, whereas yellow-cedars not affected by decline were increasing in growth and positively associated with warmer growing season temperatures. The limiting factors for declining trees, warm dry winter conditions, are consistent with the hypothesis from the mainland that climate warming has led to root freezing. Our research highlights the need to consider multiple signals within a site that would be masked by a single site-level chronology. This is especially relevant within the context of forest decline, where stressors may have differing effects on individual trees. Graphical abstract
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».