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Enregistrement W4400993156 · doi:10.48130/forres-0024-0023

Simulations reveal variability in exposure to drier conditions during timing of budbreak for tree species of the mixedwood forests of Québec, Canada

2024· article· en· W4400993156 sur OpenAlexaffabout
Benjamin Marquis

Notice bibliographique

RevueForestry Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceTree (set theory)ForestryBiologyGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to climate change, the timing of budbreak is occurring earlier in temperate and boreal tree species. Since the warmer conditions also cause snow to melt earlier in the spring, the hypothesis that bud reactivation of tree species of the mixedwood forests of Québec would occur under drier conditions in the future and that species from the temperate forests with late budbreak would be most exposed to dry conditions was tested. The thermal-time bud phenology model was used to predict the timing of budbreak for early and late species using 300 and 500 growing degree-days as the threshold for the timing of budbreak. Climate data was obtained from four CMIP6 climate models from 1950-2100 for two socioeconomic pathways at two locations, one in the temperate forest and one in the boreal mixedwood forest. Using linear regressions, the anomaly, which results from the difference between the historical mean (1950-1980) and the yearly values in timing of budbreak was predicted by the anomaly in drought index (SPEI) per site, climate model, socioeconomic pathways, and species with early or late budbreak timing. Budbreak is expected to occur earlier in the future, whereas the temporal trends in SPEI remained weak during April and May. When paired with the anomalies in both timing of budbreak and drought index, analyses showed that budbreak could be expected to occur under drier conditions in the future. However, due to differences between climate models, it remains uncertain whether drought stress will begin earlier in the future.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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