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Enregistrement W4319924179 · doi:10.3389/ffgc.2023.1020305

Climate change may increase Quebec boreal forest productivity in high latitudes by shifting its current composition

2023· article· en· W4319924179 sur OpenAlexafffundabout
Abderrahmane Ameray, Xavier Cavard, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Forests and Global Change · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceBorealTaigaDeciduousProductivityWoodlandBiomass (ecology)Global changeClimatologyEcologyGeographyForestryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several recent studies point out that climate change is expected to influence boreal forest succession, disturbances, productivity, and mortality. However, the effect of climate change on those processes and their interactions is poorly understood. We used an ecophysiological-based mechanistic landscape model to study those processes and their interactions and predict the future productivity and composition under climate change scenarios (RCP) for 300 years (2010–2310). The effects of climate change and wildfires on forest composition, biomass carbon sequestration and storage, and mortality were assessed in three management units of Quebec boreal forest, distributed along a longitudinal gradient from west to east: North-of-Quebec (MU1), Saguenay–Lac-Saint-Jean (MU2), and Côte-Nord region (MU3). Coniferous mortality variation was explained by competitive exclusion and wildfires, which are related to climate change. In the studied MU, we found a decrease in coniferous pure occupancy at the landscape scale and an increase in mixed deciduous forests in MU1 and MU2, and an increase in mixed coniferous, mainly black spruce and balsam fir in MU3. On the other hand, for extreme scenarios (RCP4.5 and RCP8.5), in the absence of broadleaves dispersal, the open woodland occupancy could increase to more than 8, 22, and 10% in MU1, MU2, and MU3 respectively. Also, climate change might increase overall biomass carbon stock two times for RCP2.6 and RCP4.5 scenarios compared to the baseline this may be explained by the extension of the growing season and the reduction of potential cold-temperature injuries. Generally, western regions were more sensitive to climate changes than the eastern regions (MU3), in fact under RCP8.5 biomass carbon stock will be decreasing in the long-term for MU1 compared to the current climate. This study provides a good starting point to support future research on the multiple factors affecting forest C budget under global change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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