Oil sands restoration with warm‐adapted trees improves outcomes under moderate but not severe warming scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Successful restoration of human‐disturbed landscapes and ecosystems will be increasingly compromised by the impacts of climate warming. Assisted migration and climate‐informed restoration, in which populations and species adapted to future climates are selected for restoration planting, have emerged as management tools to mitigate climate change effects. However, it is unclear whether climate‐informed restoration could offset the negative effects of climate change and enable successful restoration. We used a forest landscape model to evaluate the potential for reclamation activities to restore western Canadian boreal forest landscapes severely degraded by oil sands mining. We parametrized tree populations adapted to growing in warmer climates and then simulated the planting of local or southern tree populations under different climate change, mining, and wildfire disturbance scenarios. We found that planting trees better adapted to a warmer climate mitigated climate‐change and wildfire‐caused decreases in biomass across the landscape, but only under moderate climate change scenarios. The compensatory effect of planting populations adapted to warmer southern climates disappeared under a more severe climate change scenario. The advantage of planting southern populations also disappeared under wildfire scenarios, generally doubling the biomass loss compared with scenarios without wildfire. With wildfire and strong climate change effects, forest cover disappeared from much of the landscape, regardless of the planting scenario, causing it to change markedly from present‐day continuous boreal forest cover. We argue that such conditions would have large ecological and economic consequences. Scenario modeling with forest landscape models could be used as a tool to identify the long‐term success of restoration actions and to understand possible consequences of climate‐informed restoration.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».