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Enregistrement W4413307704 · doi:10.1111/nph.70471

Emerging trend of increasing spring frost damage for beech at higher elevations in the Jura Mountains: evidence from tree‐ring data

2025· article· en· W4413307704 sur OpenAlexaff
Yann Vitasse, Lynsay Spafford, Joanna Reim, Frederik Baumgarten, Elisabet Martínez‐Sancho

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia e InnovaciónSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésBeechFrost (temperature)Spring (device)DendrochronologyEnvironmental sciencePhysical geographyForestryBotanyBiologyGeographyArchaeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Late spring frost (LSF) severely impacts tree growth and forest productivity, with global warming potentially altering LSF risk due to asymmetric changes in vegetation onset and frost timing. However, reconstructing past frost regimes with climatic and phenological data remains challenging. Using phenological models, high-resolution climate and tree-ring data, we identified damaging LSF on European beech at two sites in the Swiss Jura mountains over nine decades. A novel tree-ring indicator, comparing frost-sensitive beech with evergreen Norway spruce, allowed us to isolate LSF impacts from background climate signals. While no significant long-term trend in the safety margin between leaf-out and LSF was detected since 1930, negative margins - that is, leaf-out preceding last frost - were frequent at the high-elevation site in the last two decades. Our tree-ring approach identified six damaging LSF events since 1991, exceeding twice the long-term return rate. No lag effects of LSF were found, suggesting beech can tolerate episodic frosts. These findings demonstrate the potential of tree rings as bioindicators of past LSF events, offering an alternative to climatic and phenological records, which contain uncertainties that hamper LSF reconstructions. The increasing frequency of damaging LSFs raises concern about future frost risks in mountainous areas under climate change.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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