Simulating potential effects of climate change scenarios on the succession of temperate tree species in eastern Canadian forests
Notice bibliographique
Résumé
There is ample relevant literature on the potential effects of climate change on forest ecosystems. However, the majority of studies have focused on analyzing the effects of increase in temperature or atmospheric CO 2 on specific processes over short periods of time. This may be explained by the difficulty of implementing long-term field experiments to monitor changes that occur very slowly in forest ecosystems. Forest simulation models may contribute to evaluating long-term changes in forest dynamics under different scenarios of climate change. However, as models are continually developed, there is a need to evaluate their biological consistency and realism of their predictions. The gap model ZELIG-CFS was used to simulate the long-term effects of climate change scenarios Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 on the dynamics of seventeen temperate tree species in Nova Scotia, eastern Canada. A dataset of 454 permanent sample plots was assembled, which consisted mostly of mixed stands. The simulation results indicated that the effects of climate change differed among species. Some species, such as balsam fir ( Abies balsamea (L.) Mill.), were negatively affected under RCP 4.5 and 8.5 scenarios by showing a decrease in mean basal area, stand density and diameter at breast height. In contrast, other species, such as trembling aspen ( Populus tremuloides Michx.), increased their abundance. The simulated responses of the species were discussed in the light of their autecology.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».