Cold-season freeze frequency is a pervasive driver of subcontinental forest growth
Notice bibliographique
Résumé
As northern latitudes experience rapid winter warming, there is an urgent need to assess the effect of varying winter conditions on tree growth and forest carbon sequestration potential. We examined tree growth responses to variability in cold-season (November–April) frequency of freeze days (FFD) over 1951 to 2018 using tree-ring data from 35,217 trees and 57 species at 4,375 sites distributed across Canada. We found that annual radial growth responses to FFD varied by species, with some commonalities across genera and clades. The growth of gymnosperms with late spring leaf-out strategies was negatively related to FFD; years with high FFD were most detrimental to the annual growth of Pinus banksiana, Pinus contorta, Larix lyalli, Abies amabilis, and Abies lasiocarpa. In contrast, the growth of angiosperms with early leaf-out strategies, namely, Populus tremuloides and Betula papyrifera, was better in the coldest years, and gymnosperms with intermediate leaf-out timing, such as widespread Picea mariana and Picea glauca, had no consistent relationship to FFD. Tree growth responses to FFD were further modulated by tree size, tree age, regional climate (i.e., mean cold-season temperature), and local site conditions. Overall, our results suggest that moderately warming winters may temporarily improve the growth of widespread pines and some high-elevation conifers in western Canada, whereas warming winters may be detrimental to the growth of widespread boreal angiosperms. Our findings also highlight the value of using species-specific climate-growth relationships to refine predictions of forest carbon dynamics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».