Identifying Western North American Tree Populations Vulnerable to Drought under Observed and Projected Climate Change
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Global climate change has affected forest health and productivity. A highly visible, direct climate impact is dieback caused by drought periods in moisture-limited forest ecosystems. Here, we have used a climate moisture index (CMI), which has been developed in order to map forest–grassland transitions, to investigate the shifts of the zero-CMI isopleths, in order to infer drought vulnerabilities. Our main objective was to identify populations of the 24 most common western North American forest tree species that are most exposed to drought conditions by using a western North American forest inventory database with 55,700 plot locations. We have found that climate change projections primarily increase the water deficits for tree populations that are already in vulnerable positions. In order to test the realism of this vulnerability assessment, we have compared the observed population dieback with changes in index values between the 1961–1990 reference period and a recent 1991–2020 average. The drought impacts that were predicted by negative CMI values largely conformed to the observed dieback in Pinus edulis, Populus tremuloides, and Pinus ponderosa. However, there was one notable counter-example. The observed dieback in the Canadian populations of Populus tremuloides were not associated with directional trends in the drought index values but were instead caused by a rare extreme drought event that was not apparently linked to directional climate change. Nevertheless, a macro-climatic drought index approach appeared to be generally suitable to identify and forecast the drought threats to the tree populations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle