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Enregistrement W4386510882 · doi:10.1139/cjb-2023-0068

Trends in groundberry cover under climate change in the southern and central Yukon, 1997–2022

2023· article· en· W4386510882 sur OpenAlexaffvenueabout
Charles J. Krebs, Rudy Boonstra, Alice J. Kenney, Elizabeth J. Hofer, Thomas S. Jung, Mark O’Donoghue

Notice bibliographique

RevueBotany · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensYukon Department of EnvironmentUniversity of AlbertaThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVacciniumBorealBiologyTaigaEcologyQuadratEcosystemShrub

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Groundberries are an important component of the flora of the boreal forest and provide seasonally important food for many birds and mammals, as well as local people in northern Canada. Here, we ask whether there has been a change in the cover of groundberries in the Yukon boreal forest over the last two decades. We monitored five common species at undisturbed forest sites spaced 300 km apart. At our Kluane site, we monitored 710 fixed quadrats per year for 26 years (1997–2022), and at Mayo 500 quadrats per year for 18 years (2005–2022). The cover of four species, Arctostaphylos uva-ursi (L.) Spreng. (bearberry) , Arctostaphylos rubra (Rehder & E.H. Wilson) Fernald (red bearberry) , Empetrum nigrum L. (crowberry), and Geocaulon lividum (Richardson) Fernald (toadflax), declined annually by 0.2%–0.8% at both sites. In contrast, Vaccinium vitis-idaea L. (lingonberry) increased annually by 0.5% and 0.8%. We tested whether increases in summer temperature and rainfall were correlated with the observed changes but found no significant relationships. These boreal plants are changing in abundance, but we have limited data on the extent and speed of these changes. We recommend experiments to understand the cause(s) of these changes in groundberry productivity. Our study is a start in monitoring important berry species in this critical ecosystem of northern Canada.

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)0,000
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 enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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