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Enregistrement W4409329826 · doi:10.3389/fenvs.2025.1525574

The changing face of the Arctic: four decades of greening and implications for tundra ecosystems

2025· article· en· W4409329826 sur OpenAlexaff
Gerald V. Frost, Uma S. Bhatt, Matthew J. Macander, Logan T. Berner, Donald A. Walker, Martha K. Raynolds, Rúna Í. Magnússon, Georg Pointner, Jarle W. Bjerke, Howard E. Epstein, Bruce C. Forbes, S. J. Goetz, Elizabeth Hoy, Stein Rune Karlsen, Timo Kumpula, Trevor C. Lantz, Mark J. Lara, Efrèn López‐Blanco, Paul Montesano, C. S. R. Neigh, Ingmar Nitze, Kathleen M. Orndahl, Taejin Park, Gareth K. Phoenix, Adrian V. Rocha, Brendan M. Rogers, Gabriela Schaepman‐Strub, Hans Tømmervik, Mariana Verdonen, Alexandra Veremeeva, Anna‐Maria Virkkala, Christine F. Waigl

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterEuropean CommissionHorizon 2020 Framework ProgrammeNordForskNuclear Safety and Security CommissionYmpäristöministeriöEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésTundraGreeningPermafrostEcosystemFace (sociological concept)ArcticEnvironmental scienceGeographyEnvironmental resource managementEcologyBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic landscapes occupy a nexus of environmental change processes, globally significant soil carbon stores, wildlife populations, and subsistence-based human societies. In response to rapid climate warming, tundra ecosystems are experiencing widespread changes to vegetation and underlying permafrost, coupled with an array of ecological disturbances that are expected to intensify in the future. Declines in the extent of the cryosphere on land (permafrost and seasonal snow) and offshore (sea-ice) raise the question of whether and for how long warmer portions of the Low Arctic will fit established concepts of “what is Arctic,” given the influence the cryosphere has historically had on tundra ecosystem structure and function. The era of spaceborne observation of circumpolar tundra greenness, in the form of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), has entered its fifth decade and provides foundational information concerning ecosystem conditions and responses to climatic trends, variability, ecological disturbance, and successional processes. Here we review the evolving story of Arctic greening, and synthesize long-term spaceborne records of NDVI, climatic data, field observations, and the knowledge base of Arctic residents to place the last four decades of Arctic environmental change in context, and establish expectations and research priorities for the coming decade. Greenness dynamics display high spatio-temporal variability, reflecting complex interactions of climatic warming and variability, landscape history, ecological disturbance, and other factors. Nonetheless, long-term increases in NDVI—commonly known as “the greening of the Arctic”—remain prominent across large areas in all available long-term spaceborne datasets and align with long-term shifts in vegetation structure documented in disparate Arctic regions. Common shifts reported from the Low Arctic, such as shrubification, generally portend declines in floristic diversity, and shifts in fauna that favor boreal forest species. Despite lingering uncertainties regarding trend attribution and sources of interannual variability, the sequence of record-high circumpolar tundra greenness values observed since 2020 provides strong evidence that Arctic tundra ecosystems have entered a state without historic precedent on timescales approaching a millennium.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations33
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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