Hiding in plain sight: combining field-naturalist observations and herbarium records to reveal phenological change
Notice bibliographique
Résumé
As the climate warms, northern ecosystems are experiencing warmer winters and seasonal climatic shifts. Vascular plants are expected to respond to climate change by adjusting flowering or seeding periods. To determine how a native mixed-wood boreal floral assemblage has responded to warming temperatures over the 20th century, we collated historical observations made by field-naturalists as well as voucher data from the Thunder Bay region of Ontario, Canada. Combining these datasets, we performed regression analyses on 11 species of spring-flowering vascular plants to evaluate temporal trends and used spring cumulative growing degree day (sGDD0) to determine the influence of climate on flowering times. Four species showed consistent positive temporal trends (i.e., flowered later with time), while four species (three of which also demonstrated temporal trends) showed negative trends with sGDD0 (i.e., flowered earlier with an increased number of degree days above 0°C). The unexpected observation of later flowering times but predicted observation of earlier blooming with increased sGDD0 indicates that the inclusion of climate metrics may be necessary to determine the response of native vascular plants to the onset of changes in their environment. These observations were not statistically significant when field-naturalist or herbarium voucher data were analyzed separately, possibly due to low statistical power. Combining data from both sources, however, revealed common responses to climate warming among species within an ecoregion.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».