Spring phenology, phenological response, and growing season length
Notice bibliographique
Résumé
Differential phenological responsesPlant phenology is shifting as a result of global warming (IPCC, 2019).General trends include advanced spring phenology (i.e., earlier budburst and leaf-out) and delayed leaf senescence, leading to an extended leaf-on period and possibly increased growth (Peñuelas et al., 2009; IPCC, 2019;Piao et al., 2019).However, responses vary among species, e.g., those with early spring phenology-referred to here as early season species-often show more pronounced advances in spring phenology (Abu-Asab et al., 2001;Beaubien and Hamann, 2011;Shen et al., 2014) than so called late season species.As global warming progresses, these among-species differences in leaf-on time or green-cover season may increase (Morin et al., 2009;Montgomery et al., 2020), leading to an expectation of possible changes in ecosystem structure and function (Polgar et al., 2014;Primack and Gallinat, 2016).The annual development of plants in boreal and temperate regions is driven by the seasonal cycle of climatic conditions, although species-specific information about these changes is often lacking.Bud set, leaf senescence, and dormancy are induced by shorter daylength and lower temperatures in fall, while spring phenology is controlled primarily by temperatures, i.e., low chilling temperatures in fall and winter for dormancy release and high forcing temperatures for spring growth initiation (Chuine et al., 2016;Piao et al., 2019).As species chilling needs can be fulfilled long before spring arrives (see Figure 1), spring phenology is often not influenced by changes in cumulative winter chilling induced by global warming (Fu et al., 2015;Asse et al., 2018;Piao et al., 2019;Chu et al., 2021).Comparatively, early season species that need less accumulation of forcing temperatures (cumulative growing degree days or hours) to initiate spring growth are often more responsive or sensitive to rising temperatures (Abu-Asab et al., 2001;Beaubien and Hamann, 2011;Shen et al., 2014) than late season species.An early spring start is thought to help plants access resources and gain growth and competitive advantages (Polgar et al., 2014;Primack and Gallinat, 2016;Zettlemoyer et al., 2019;Montgomery et al., 2020).As early successional, exotic, and invasive species generally start growing early in spring, they are expected to benefit more from projected warming, resulting in proliferation of these species and therefore undesirable changes in ecosystems (Polgar et al., 2014;Zettlemoyer et al., 2019).However, a recent study by Chu et al. (2021) suggests that this theory is not supported by plant thermal balance in spring.Shifts in spring phenology driven by global warming are associated with changes in both timing of spring growth and forcing temperatures, with the latter more indicative of plant development and growth (Chuine et al., 2016;Man et al., 2017;Piao et al., 2019).Due to cumulative effects of spring temperatures, early season species
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,018 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».