Expert elicitation of state shifts and divergent sensitivities to climate warming across northern ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Northern regions are warming faster than the rest of the globe. It is difficult to predict ecosystem responses to warming because the thermal sensitivity of their biophysical components varies. Here, we present an analysis of the authors’ expert judgment regarding the sensitivity of six ecosystem components – permafrost, peatlands, lakes, snowpack, vegetation, and endothermic vertebrates – across northern landscapes ranging from boreal to polar biomes. We identified 28 discontinuous component states across a 3700 km latitudinal gradient in northeastern North America and quantified sensitivity as the transition time from an initial to a contrasting state following a theoretical step change increase in mean annual air temperature of 5 °C. We infer that multiple interconnected state shifts are likely to occur within a narrow subarctic latitudinal band at timescales of 10 to more than 100 years, and response times decrease with latitude. Response times differ between components and across latitudes, which is likely to impair the integrity of ecosystems. Warming-induced changes in permafrost, peatlands, lakes, snowpack, vegetation, and vertebrates could impact northern ecosystem integrity, with different response times across components and latitude, according to an expert assessment of sensitivity in northern landscapes.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».