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Enregistrement W4405634687 · doi:10.1016/j.ecoinf.2024.102962

Shifting vegetation phenology in protected areas: A response to climate change

2024· article· en· W4405634687 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEcological Informatics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education and Research, RomaniaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si InovariiMinisterul Cercetării, Inovării şi Digitalizării
Mots-clésPhenologyClimate changeVegetation (pathology)EcologyEnvironmental scienceGeographyPhysical geographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study comprehensively examined the impact of climate change on vegetation phenology within Romanian protected areas (PAs), focusing on critical phenological indicators such as the start of season (SOS), end of season (EOS), length of season (LOS), position of peak (POP), and photosynthetic metrics, including mean spring (MSP) and mean autumn (MAU). The overarching objective was to quantify the extent to which bioclimatic variables, particularly temperature and precipitation, drive shifts in vegetation phenology and ecosystem dynamics in regionally diverse and ecologically sensitive landscapes. Using high-resolution remote-sensing data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) from Terra satellite (normalized difference vegetation index (NDVI) and leaf area index (LAI)) combined with climate data from ERA5-Land Climate Reanalysis (2001−2020), this study provides a robust assessment of long-term vegetation trends. Our findings revealed pronounced warming trends and declining precipitation patterns, particularly in Alpine biogeographical regions. These climatic changes have resulted in earlier SOS, extended LOS, and increased seasonal productivity, although region-specific variability is evident owing to local vegetation types and unique ecological conditions. These phenological shifts align with the global trends observed across temperate and Alpine ecosystems in Europe, North America, and Asia, where rising temperatures and altered precipitation regimes drive similar ecological responses. This study highlights that global biodiversity hotspots, such as Romanian PAs, are experiencing phenological alterations that mirror the global patterns of earlier greening, prolonged growing seasons, and ecosystem stress, particularly under drought conditions. This study makes a significant contribution to ecological informatics by integrating phenological metrics with climate models, thereby providing a scalable framework that is applicable to other regions facing similar climatic challenges.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,007

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,238 · 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