Patterns and Drivers of Change in the Normalized Difference Vegetation Index in Nunavik (Québec, Canada) over the Period 1984–2020
Notice bibliographique
Résumé
Altered temperature and precipitation regimes associated with climate change generally result in improved conditions for plant growth. For Arctic and sub-Arctic ecosystems, this new climatic context promotes an increase in primary productivity, a phenomenon often referred to as “greening”. Although this phenomenon has been widely documented at the circumpolar scale, little information is available at the scale of plant communities, the basic unit of the Arctic and sub-Arctic landscape mosaic. The objectives of this study were (1) to quantify the variation of NDVI within the different plant communities of Nunavik (Québec, QC, Canada) in order to identify which ones contributed the most to the greening and (2) to identify the climatic and biophysical drivers of the greening. To do so, we used Landsat imagery to produce a time series of summer NDVI for the period 1984 to 2020. A fine-resolution map of Northern Québec vegetation was then overlaid on the time series of NDVI imagery and on maps of surficial deposits, topography, and gridded climate data to obtain information at the plant community level. We found that greening was more important in shrub-dominated communities, particularly near the tree line. Summer temperature, fall and winter precipitation, and surficial deposits were identified as drivers of greening. Through utilizing detailed vegetation maps to accurately quantify changes in Nunavik’s plant communities, this study provides valuable insights into the dynamics of the region’s ecosystem under rapid climate change.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».