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Enregistrement W4362633791 · doi:10.1139/cjfr-2022-0207

Response of forest productivity to changes in growth and fire regime due to climate change

2023· article· en· W4362633791 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mathilde Pau, Sylvie Gauthier, Yan Boulanger, Hakim Ouzennou, Martin P. Girardin, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à MontréalNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceCanadian Forest ServiceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésClimate changeTaigaEnvironmental scienceBorealContext (archaeology)Fire regimeProductivityClimate change scenarioDisturbance (geology)ClimatologyPhysical geographyAtmospheric sciencesEcologyGeographyEcosystemForestryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is having complex impacts on the boreal forest, modulating both tree growth limiting factors and fire regime. However, these aspects are usually projected independently when estimating climate change effect on the boreal forest. Using a combination of three different methods, our goal is to assess the combined impact of changes in growth and fire regime due to climate change on the timber supply at the transitions from closed to open boreal coniferous forests in Québec, Canada. To identify the areas that are likely to be the most sensitive to climate change, we projected climate-induced impacts on growth and fire activity at three different time periods: 2011–2040 RCP 8.5 for low growth change and minimum fire activity, 2071–2100 RCP 4.5 for moderate growth change and medium fire activity, and 2071–2100 RCP 8.5 for high growth change and maximum fire activity. Our study shows the importance of incorporating fire in strategic forest management planning especially in a context of climate change. Under the most extreme scenarios, the negative impact of fire activity on productive area and total volume mostly offsets the positive effects of climate change via improved tree growth.

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)0,001
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 enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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