Estimating lichen biomass in forests and peatlands of northwestern Canada in a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming in the North could lead to lichen decline within critical woodland caribou habitat. We used repeat measurements of sixty-nine plots over ten years (2007–2008 and 2017–2018) to assess lichen biomass changes under a warming climate along a latitudinal/climatic gradient in northwestern Canada. We compared lichen biomass on sensitive landscape features, including peat plateaux (permafrost-containing bogs), areas of permafrost thaw within the peat plateaux (collapse scars), and low-productivity upland forests occurring on mineral soils. Field-based measures of lichen cover and height were coupled with samples of lichen biomass to develop biomass prediction equations. The optimal model incorporated both cover and height, with landscape feature as a covariate. Although height significantly improved the equation fit, models were successfully developed with cover alone. Modeled lichen biomass differed significantly between landscape features, declining from peat plateau (502 g m−2) to upland forest (54.0 g m−2) and collapse scar (0.690 g m−2) environments. In the absence of permafrost collapse at any monitoring location, lichen biomass declined significantly over the ten years for peat plateaux (−75.6 g m−2) and upland forests (−17.5 g m−2). These results will be important for quantifying landscape-level lichen biomass changes under climate warming in boreal and subarctic environments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».