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Enregistrement W4408802068 · doi:10.1016/j.rse.2025.114715

Quantified positive radiative forcing at a greening Canadian boreal-Arctic transition over the last four decades

2025· article· en· W4408802068 sur OpenAlexaffabout
Florent Dominé, Arthur Bayle, Maria Belke‐Brea, Esther Lévesque, Ghislain Picard

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing of Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresMakivik CorporationUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreeningRadiative forcingEnvironmental scienceRemote sensingBorealForcing (mathematics)ArcticTaigaClimatologyRadiative transferAtmospheric sciencesGeographyMeteorologyPhysicsEcologyGeologyBiologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate warming in northern and Arctic regions drives vegetation growth and shifts species distribution. In northern Quebec's Boreal-Arctic transition (forest-tundra ecotone), this is seen in the replacement of lichen by shrubs, primarily dwarf birch. These changes impact surface albedo, contributing to climate forcings with broad consequences. This study measures vegetation changes in Tasiapik valley near Umiujaq, Quebec, using a combination of (1) hyperspectral data (347–2400 nm) collected from 62 vegetation assemblages, including lichen, dwarf birch, willow, and spruce, to calculate broadband albedo, and (2) remote sensing data from Landsat satellites over 1984–2023. By combining these data, the proportion of vegetation type for each pixel was determined at the beginning and end of the 40-year period. The areal coverage of six main vegetation types was quantified over the 9.25 km 2 valley. The most significant change was lichen replacement by dwarf birch with lichen understory, leading to an albedo reduction from 0.233 to 0.168 and a summer shortwave forcing of 11.17 W m −2 . At the valley scale, the spatially-averaged summer forcing was 2.16 W m −2 when considering all observed vegetation changes. These values, lower than those in previous Norwegian studies, highlight the spatial variability of shortwave forcing due to lichen replacement. We observed that the vegetation change producing the greatest positive radiative forcing also caused the strongest greening. This suggests that Landsat-based greening may be used as a proxy for surface albedo change on an Arctic scale. This unique combination of ground and satellite data allows quantification of a direct, first-order effect of Arctic shrubification. • Arctic vegetation changes induce changes in albedo which feed back on climate. • This study quantifies albedo and vegetation changes at a valley scale in Northern Quebec . • We combined field hyperspectral data and robust satellite remote sensing. • The main vegetation change is lichen replacement by dwarf birch. • Over the past 40 years, the valley-scale forcing is 2.16 W m −2 .

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,089

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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