Velocity-based macrorefugia indices for Canadian tree species
Notice bibliographique
Résumé
Velocity-based macrorefugia indices for Canadian tree species Data description Velocity-based microrefugia metrics for 25 North American tree species (15 eastern, 10 western) were developed for three future time periods (2011-2040, 2041-2070, 2071-2100), four greenhouse gas emission scenarios (SSP1.26, SSP2.45, SSP3.70, and SSP5.85), and 13 global climate models (ACCESS-ESM1-5, BCC-CSM2-MR, CanESM5, CNRM-ESM2-1, EC-Earth3, GFDL-ESM4, GISS-E2-1-G, INM-CM5-0, IPSL-CM6A-LR, MIROC6, MPI-ESM1-2-HR, MRI-ESM2-0, and UKESM1-0-LL) based on species distribution model projections by Campell and Wang (2024) and using the approach described in Stralberg et al. (2018). Each species distribution projection was reclassified into presence/absence using the threshold suggested by Zhao et al. (2023). Backward and forward biotic velocity (Carroll et al., 2015) for each species was calculated using the nearest-analog velocity algorithm defined by Hamann et al. 2015 and applied to binary presence/absence rasters representing current and projected future distributions. Presence thresholds were based on mean probability of occurrence in the baseline period. To convert biotic velocity into an index of microrefugia ranging from 0 to 1, a distance-decay function was applied to the distance value at each pixel, i.e., the shortest distance from a projected future location to the current distribution. The distance-decay function was based on a fat-tailed distribution (c= 0.5, and alpha = 8333.33) parameterized to result in a mean migration rate of 500 m/year or 50 km/century (details in Stralberg et al. 2018). Refugia index values were calculated separately for each GCM and then averaged to produce an overall index. Code (updated from Stralberg et al. 2018) is available at: https://doi.org/10.5281/zenodo.14662106 Macrorefugia indices are provided as GeoTIFFs with a 1-km resolution (East or West folders), and map images are provided in PNG format (refugiaTreeMaps folder). All data layers are in the Albers Conic Equal Area projection (EPSG: 102008). Files are named as follows: Spp_TypeRefugia_X_Y_Z where: Spp = tree species seven-letter code (eastern)* or common name (western)** Type = backward or forward refugia X = baseline Y= shared socioeconomic pathway (SSP1.26, SSP2.45, SSP3.70, and SSP5.85) Z = year (2040, 2070, 2100) *Eastern tree species codes: ABIEBAL = Abies balsamea (balsam fir) ACERRUB = Acer rubrum (red maple) ACERSAC = Acer saccharum (sugar maple) BETUALL = Betula alleghaniensis (yellow birch) FAGUGRA = Fagus grandifolia (American beech) LARILAR = Larix laricina (tamarack) PICEENE = Picea engelmannii (Engelmann spruce) PICEGLA = Picea glauca (white spruce) PICEMAR = Picea mariana (black spruce) PICERUB = Picea rubens (red spruce) PINUBAN = Pinus banksiana (jack pine) PINURES = Pinus resinosa (red pine) PINUSTR = Pinus strobus (eastern white pine) POPUTRE = Populus tremuloides (trembling aspen) THUJOCC = Thuja occidentalis (eastern white-cedar) **Western tree species comon names Douglas-fir = Pseudotsuga menziesii Engelmann spruce = Picea engelmannii grand fir = Abies grandis lodgepole pine = Pinus contorta Pacific silver fir = Abies amabilis red alder = Alnus rubra Sitka spruce = Picea sitchensis subalpine fir = Abies lasiocarpa western hemlock = Tsuga heterophylla western redcedar = Thuja plicata References Carroll, C., Lawler, J. J., Roberts, D. R., & Hamann, A. (2015). Biotic and Climatic Velocity Identify Contrasting Areas of Vulnerability to Climate Change. PLOS ONE, 10(10), e0140486. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140486 Hamann, A., Roberts, D. R., Barber, Q. E., Carroll, C., & Nielsen, S. E. (2015). Velocity of climate change algorithms for guiding conservation and management. Global Change Biology, 21(2), 997–1004. https://doi.org/10.1111/gcb.12736 Stralberg, D., Carroll, C., Pedlar, J. H., Wilsey, C. B., McKenney, D. W., & Nielsen, S. E. (2018). Macrorefugia for North American trees and songbirds: Climatic limiting factors and multi-scale topographic influences. Global Ecology and Biogeography, 27(6), 690–703. https://doi.org/10.1111/geb.12731 Wang, T., & Campbell, E. (2024). Climate niche model projections for Canadian Tree species. https://climatena.ca/mapVersion Zhao, Y., O’Neill, G.A., and Wang, T. (2023). Predicting fundamental climate niches of forest trees based on species occurrence data. Ecological indicators, 148. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110072
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».