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Enregistrement W4386155166 · doi:10.1139/er-2022-0122

The Acadian Forest of New Brunswick in the 21st century: what shifting heat and water balance imply for future stand dynamics and management

2023· article· en· W4386155166 sur OpenAlexafffundvenueabout
Cédric Albert, Anthony R. Taylor, Travis Logan, Loïc D’Orangeville

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensOuranosUniversité de MonctonUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNew Brunswick Innovation FoundationUniversité de MonctonCanarie
Mots-clésAbies balsameaBlack spruceClimate changeSpruce budwormThinningBalsamEnvironmental scienceForest managementSilvicultureChoristoneura fumiferanaForest dynamicsEcologyTaigaForestryDisturbance (geology)GeographyForest ecologyTemperate rainforestChronosequenceAgroforestryEcosystemBiologyTortricidae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is altering the dynamics of New Brunswick’s forests. To mitigate the effects of climate change, it is crucial to account for future uncertainties in climate projections and natural disturbance trajectories when designing forestry practices. This paper presents the projected changes in key climatic drivers for New Brunswick’s forests, examines the impacts of climate change on forest stand dynamics, and reviews adaptive silviculture tools for climate change adaptation. By 2071–2100, a projected 4–6 °C increase in mean annual temperature will lead to a 39%–77% rise in growing degree-days and a reduction in summer atmospheric water balance by 48–79 mm across New Brunswick. Foresters should anticipate a doubling of annual area burned, the northward migration of spruce budworm ( Choristoneura fumiferana (Clemens)), and the introduction of novel insects and diseases. Forest simulation models project a severe decline in boreal tree species abundance, including a 50% decline in balsam fir ( Abies balsamea (L.) Mill) and black spruce ( Picea mariana (Mill.) Britton et al.), offset by an increase in temperate species, notably red maple ( Acer rubrum L.; +200%) and American beech ( Fagus grandifolia Ehrh; +135%). Forests in the highlands and lowlands ecoregions, with 40%–50% and 15%–30% spruce and balsam fir composition, respectively, are particularly vulnerable. To limit climate change effects on forest values, foresters must prioritize climate resiliency in their management plans. Strategies should ensure the steady provision of forest goods and services under changing climatic conditions. Forest thinning enhances stand productivity and resilience, while shelterwood and two-age harvest balances timber production with diversity. Clearcutting, despite drawbacks, establishes younger, more vigorous forests with higher carbon sequestration potential. Assisted migration offers promise in helping threatened tree species adapt. Climate change will have a significant impact on New Brunswick’s forests, leading to changes in key climatic drivers, increased risks of disturbances, and a shift toward more temperate tree species. However, there are existing adaptation strategies available. It is crucial to consider future uncertainties when designing and evaluating forestry practices, as this is essential for mitigating the effects of climate change on forest values and ensuring the continued provision of forest goods and services over time.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,399

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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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