Climate change has limited effect on the growth of <i>Afzelia africana</i> Sm. and <i>Anogeissus leiocarpus (DC.) Guill.</i> and <i>Perr.</i> in riparian forests in the savannas of Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The growth of trees in riparian forests in semi-arid savannas is resilient to the natural variations in temperature and precipitation due to the availability of riverine water. Climate change can nevertheless, intensify the evapotranspiration of tree species, altering biodiversity, plant productivity and ecosystem services. Understanding the growth response of riparian tree species to climate change is, therefore, critical for their management and conservation. Here, we used 23 cross-dated stem discs of Anogeissus leiocarpus (DC.) Guill. and Perr. and Afzelia africana Sm. randomly sampled from riparian forests in the humid and dry savanna regions of Ghana to assess their growth response to climate change. A generalized additive mixed model (GAMM) was used to integrate species-specific basal area increments to an array of explanatory variables that may affect growth, including tree size and seasonal temperature and precipitation between 1982 and 2013. We observed significant association between tree size, rainy and dry season temperatures and precipitation variables, and changes in tree growth. Despite the strong fluctuations in tree growth over time, the estimated growth rates of the species from the residuals of the GAMMs showed no significant change in growth. Our findings suggest that these riparian forests are highly resistant to weather extremes and therefore, might persist (up to a certain point) even if climate change continues to intensify.
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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 | 0,006 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».