Replication Data for: Climate change scenarios and projected impacts for the forest productivity in the Guanacaste province: lessons for tropical forest regions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Guanacaste Province of Costa Rica is home to highly diverse forests which are under threat of degradation due to ongoing climatic changes. There is concern that increasing temperatures and changes in precipitation will force these forests outside of their optimal growth ranges leading to degradation, measured using forest productivity. The objectives of this study are, therefore, to project and assess climatic changes in Guanacaste and the to build a relationship between these climatic changes and forest productivity with the goal of projecting productivity trends into the future. The ClimateSA model was used to project the RCP 4.5 and 8.5 scenarios from 2018 until 2080 and then assess these projections for the mean and extreme future conditions. Furthermore, the MODIS Gross Primary Productivity (GPP) algorithm was used to build a relationship between forest productivity and the Vapour Pressure Deficit scalar (VPD scalar) and project GPP alteration under future climatic scenarios both seasonally and annually. Results indicate that Guanacaste’s mean annual precipitation will stay within the historic levels for both the RCP 4.5 and 8.5 scenarios. The monthly and annual temperatures increase in all projections. Results also indicate that the productivity-climate relationship follows a quadratic relationship between GPP and the VPD scalar. This quadratic relationship leads to areas with higher precipitation (high VPD scalar) experiencing an increase in GPP as they dry in the future. In drier areas (low VPD scalar), reduced precipitation will stabilize or decrease GPP.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle