Notice bibliographique
Résumé
Abstract. As drought and prolonged water stress become more prevalent in dry regions under climate change, understanding and preserving water resources has become the focal point of many conversations. Forest regeneration after deforestation or disturbance can lead to over-populated juvenile stands with high water demands and low water use efficiency. Forest thinning improves tree health, carbon storage, and water use while decreasing stand demands in arid and semi-arid regions. However, little is known about the impacts of over-population on seasonal variation in depth to water uptake nor the magnitude of the effect of growing season drought conditions on water availability, and existing reports are highly variable by climatic region, species, and thinning intensity. In this study, stable isotope ratios of hydrogen (δ2H) and oxygen (δ18O) in water collected from soil varying depths and from twigs of lodgepole pine (Pinus contorta) under different degrees of thinning (control: 27,000 stems per ha; moderately thinned: 4,500 stems per ha; heavily thinned: 1,100 stems per ha) over the growing season and analyzed using the MixSIAR Bayesian mixing model to calculate the relative contributions of different water sources in the Okanagan Valley in the interior of British Columbia, Canada. We found that lodgepole pine trees shift their depth to water uptake depending on water availability under drought conditions and rely more heavily on older precipitation events that percolate through the soil profile when shallow soil water becomes less accessible. Interestingly, forest thinning did not cause a significant change in depth to water uptake. Our results support other findings by indicating that although lodgepole pines are drought tolerant and have dimorphic root systems, they cannot shift from deep water sources when shallow water becomes more available at the end of the growing season.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,432 | 0,311 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».