Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Previous research has shown that (1) treelines are shifting upward in elevation on high mountain peaks worldwide, and (2) the rate of the upward shift appears to have increased markedly in recent decades. Because treeline elevational shift is a process manifested over broad scales of space and time, a particular challenge has been that of obtaining a broad-enough view of patterns of treeline shift to permit inferences about geographic and environmental patterns. What is more, intensive studies of treelines have been concentrated in North Temperate regions, such that little information is available about treeline shift patterns at lower latitudes. We have attempted to address this challenge by analyzing a long time series of vegetation indices derived from Landsat imagery obtained and analyzed via Google Earth Engine from the 1980s to the present. We sampled vegetation indices at points spaced every 100 m along 100 km transects radiating out from 115 high peaks across western North America (Canada to Central America); considerable data preparation was necessary, including ending transects <2 km into closed forest, identifying current treelines via reference to Google Earth imagery, and consideration only of up to <1 km above treeline. Patterns that emerged were—as is well known—that treelines are generally higher at lower latitudes, but—previously unknown—that the magnitude of treeline shifts is nonrandomly distributed with respect to latitude, longitude, and their interaction. This analysis, via a broad-scale view of treeline shifts over almost 40 years and a geographic span of more than 40° of latitude, suggests that climate change effects are most dramatic in tropical regions where few or no detailed treeline studies have been and are being conducted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,116 | 0,094 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».