MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377014126 · doi:10.1139/er-2022-0111

Application of climate change scenarios in the simulation of forest ecosystems: an overview

2023· article· en· W4377014126 sur OpenAlexaffvenue
Haoyun Liu, Li Peng, Changhui Peng, Cong Liu, Xiaolu Zhou, Zhengmiao Deng, Cicheng Zhang, Zelin Liu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceEnvironmental resource managementForest ecologyEcosystemEcological forecastingEcosystem servicesEffects of global warmingGlobal warmingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change scenarios established by the Intergovernmental Panel on Climate Change have developed a significant tool for analyzing, modeling, and predicting future climate change impacts in different research fields after more than 30 years of development and refinement. In the wake of future climate change, the changes in forest structure and functions have become a frontier and focal area of global change research. This study mainly reviews and synthesizes climate change scenarios and their applications in forest ecosystem research over the past decade. These applications include changes in (1) forest structure and spatial vegetation distribution, (2) ecosystem structure, (3) ecosystem services, and (4) ecosystem stability. Although climate change scenarios are useful for predicting future climate change impacts on forest ecosystems, the accuracy of model simulations needs to be further improved. Based on existing studies, climate change scenarios are used in future simulation applications to construct a biomonitoring network platform integrating observations and predictions for better conservation of species diversity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,228 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental ReviewsMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207