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Enregistrement W4297206790 · doi:10.1139/cjfr-2022-0114

Greater tree species diversity and lower intraspecific competition attenuate impacts from temperature increases and insect epidemics in boreal forests of western Quebec, Canada

2022· article· en· W4297206790 sur OpenAlexaffvenueabout
Raphaël D. Chavardès, Lorena Balducci, Yves Bergeron, Pierre Grondin, Véronique Poirier, Hubert Morin, Fabio Gennaretti

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraspecific competitionTaigaCompetition (biology)EcologyBorealBiologyClimate changeGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated how the surrounding environment influences the growth of dominant trees and their responses to temperature and insect epidemics in boreal forests of eastern Canada. We focused on 82 black spruce and jack pine focal trees in stands spanning a double gradient of species diversity and soil texture within a 36 km 2 area of western Quebec. For these trees, we compared their diameter at breast height, growth rates, temperature–growth relations, and growth during insect defoliator epidemics. We used linear models to study how surrounding tree attributes and soil properties affected the growth of focal trees. Models showed that tree growth responses and responses to temperature and insect epidemics were generally negative with higher intraspecific competition and positive with greater tree species diversity. Growth of both species benefitted from lower soil sand content. Our research offers novel insights on the potential role of the surrounding environment, notably tree competition and species diversity, in mitigating the vulnerability of eastern Canada's boreal trees to anthropogenic climate change and insect epidemics.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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