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Enregistrement W6940308830 · doi:10.7910/dvn/qdypjq

Replication Data for: Projected Air Temperature Dynamics in a Tropical Dry Forest Under NEX-GDDP-CMIP6 Scenarios

2025· dataset· en· W6940308830 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueHarvard Dataverse · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal warmingClimate changeCoupled model intercomparison projectEcosystemAir temperatureMean radiant temperatureTropicsDry seasonForest ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tropical dry forests (TDFs) are sensitive ecosystems projected to experience significant warming due to global climate change, potentially disrupting their ecological functions. Accurate and low-uncertainty climate projections are critical for understanding monthly temperature trends in these regions. This study employs NASA’s Earth Exchange Global Daily Downscaled Projections (NEX-GDDP) based on the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) to analyze monthly mean air temperature changes in a TDF across historical (1960–2014), near-term (2015–2040), mid-term (2040–2060), and far-term (2080–2100) periods. We conduct this analysis under three shared socio-economic pathways (SSP1-2.6, SSP3-7.0, and SSP5-8.5). We identified statistically significant positive temperature trends for historical and projected periods (α = 0.05, p < 0.001). SSP5-8.5 exhibited the steepest increase, with a slope of 85.8 × 10⁻⁶ °C/month across all terms (2015-2100). Monthly results show projected air temperature increases of 1.5 ̊ ± 0.9°C (5.1%), 2.7 ̊± 0.7°C (9.0%), and 3.2 ̊ ± 0.7°C (10.6%) under SSP1-2.6, SSP3-7.0, and SSP5-8.5, respectively, remaining below the global warming rates reported in the IPCC AR6 by end of 21st century. Seasonally, warming is projected to be more pronounced during the wet season than the dry season, with differences of 9.09%, 8.67%, and 12.22% for SSP1-2.6, SSP3-7.0, and SSP5-8.5, respectively. Under the SSP5-8.5 “worst-case” scenario, warming rates are projected to reach critical thresholds for TDF productivity, posing risks to ecosystem stability; therefore, climate adaptation strategies are required to protect TDFs from escalating warming trends.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1870,049

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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