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Enregistrement W4390244726 · doi:10.1002/ecs2.4721

Oil sands restoration with warm‐adapted trees improves outcomes under moderate but not severe warming scenarios

2023· article· en· W4390244726 sur OpenAlexafffundabout
Hedvig K. Nenzén, Yan Boulanger, Elizabeth M. Campbell, David T. Price, Chris Mallon, Aaron M. Petty, Diana Stralberg

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and Development
Mots-clésClimate changeForest restorationEnvironmental scienceTaigaGlobal warmingBorealEcosystemRestoration ecologyFire regimeDisturbance (geology)Biomass (ecology)EcologyAgroforestryForest ecologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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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