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Enregistrement W4415950249 · doi:10.5194/cp-21-2031-2025

Holocene land cover change in North America: continental trends, regional drivers, and implications for vegetation–atmosphere feedbacks

2025· article· en· W4415950249 sur OpenAlexafffund
Andria Dawson, John W. Williams, Marie‐José Gaillard, Simon Goring, Behnaz Pirzamanbein, Johan Lindström, R. Scott Anderson, Andrea Brunelle, David R. Foster, Konrad Gajewski, Daniel G. Gavin, Terri Lacourse, Thomas A. Minckley, Wyatt Oswald, Bryan N. Shuman, Cathy Whitlock

Notice bibliographique

RevueClimate of the past · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensCentre de Géomatique du QuébecMount Royal UniversityUniversity of VictoriaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChinese Academy of SciencesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésHoloceneLand coverHolocene climatic optimumClimate changeAfforestationLand useBiogeochemical cycleEnvironmental change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Land cover governs the biogeophysical and biogeochemical feedbacks between the land surface and atmosphere. Holocene vegetation–atmosphere interactions are of particular interest, both to understand the climate effects of intensifying human land use and as a possible explanation for the Holocene temperature conundrum, a widely studied mismatch between simulated and reconstructed temperatures. Progress has been limited by a lack of data-constrained, quantified, and consistently produced reconstructions of Holocene land cover change. As a contribution to the Past Global Changes (PAGES) LandCover6k Working Group, we present a new suite of land cover reconstructions with uncertainty for North America, based on a network of 1445 sedimentary pollen records and the REVEALS pollen–vegetation model (PVM) coupled with a Bayesian spatial model. These spatially comprehensive land cover maps are then used to determine the pattern and magnitude of North American land cover changes at continental to regional scales. Early Holocene afforestation in North America was driven by rising temperatures and deglaciation, and this afforestation likely amplified early Holocene warming via the albedo effect. A continental-scale mid-Holocene peak in summergreen trees and shrubs (8.5 to 4 ka) is hypothesized to represent a positive and understudied feedback loop among insolation, temperature, and phenology. A last-millennium decrease in summergreen trees and shrubs with corresponding increases in open land was likely driven by a spatially varying combination of intensifying land use and neoglacial cooling. Land cover trends vary within and across regions, due to individualistic taxon-level responses to environmental change. Major species-level events, such as the mid-Holocene decline in Tsuga canadensis (eastern hemlock), may have altered regional climates. The substantial land cover changes reconstructed here support the importance of biogeophysical and biogeochemical vegetation feedbacks to Holocene climate–carbon dynamics. However, recent model experiments that invoke vegetation feedbacks to explain the Holocene temperature conundrum may have overestimated land cover forcing by replacing Northern Hemisphere grasslands >30° N with forests, an ecosystem state that is not supported by these land cover reconstructions. These Holocene reconstructions for North America, along with similar LandCover6k products now available for other continents, serve the Earth system modeling community by providing better-constrained land cover scenarios and benchmarks for model evaluation, ultimately making it possible to better understand the regional- to global-scale processes driving Holocene land cover, carbon cycle, and climate dynamics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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