Evidence for 40 Years of Treeline Shift in a Central Alpine Valley
Notice bibliographique
Résumé
Alpine treeline ecosystems are generally expected to advance with increasing temperatures and after land-use abandonment. Multiple interacting factors modify this trend. Understanding the long-term processes underlying treeline advance is essential to predict future changes in structure and function of mountain ecosystems. In a valley in the Central Swiss Alps, we re-assessed a 40-year-old survey of all treeline trees (>0.5 m height) and disentangled climate, topographical, biotic, and disturbance (land use and avalanche risk) factors that have led to treeline advance with a combination of ground-based mapping, decision tree, and dendroecological analyses. Between the first ground survey in 1972/73 and the resurvey in 2012, treeline advanced on average by 10 meters per decade with a maximum local advance of 42 meters per decade. Larch consistently advanced more on south-facing slopes, while pine advance was greater on north-facing slopes. Newly established spruce mostly represented infilling below the previous treeline. The forefront of treeline advance above 2330 m a.s.l. occurred mainly on favorable microsites without competing dwarf shrub vegetation. At slightly lower elevations, treeline advanced mainly on sites that were used for agriculture at the beginning of the 20th century. This study indicates that although treeline advances under the effect of climate warming, a combination of additional ecological factors controls this advance at regional and local scales.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».