Tree cover response to climate change in the forest-tundra of north-central Canada: fire-driven decline, not northward advance
Notice bibliographique
Résumé
Climate-vegetation models predict rapid northward advance of the subarctic forest-tundra in the coming century, although modelled responses may not be congruent with field data. This study aimed to determine how forest-tundra vegetation has responded to climate change in north-central Canada. Vegetation cover and gradients were mapped and compared to changes in climate parameters between 1955 and 2006. Increased aridity and annual and July warming corresponded to spatial isotherm shifts of one-half the width of the forest-tundra transition. Over the 51-year period, the areal extent of live trees decreased 26% (5227 km2) while the areal extent of recently-burned trees increased 16-fold (7768 km2). Changes in the areal extent of treeless wetland, tall shrubs, and upland tundra were non-significant. There was significant forest loss in the southern forest-tundra and modest forest gain in the northern forest-tundra. Overall, forest loss outpaced forest gain. The forest-tundra increased in areal extent by ~6% via an overall broadening of the transition region. Contrary to model predictions, no appreciable northward migration of the forest-tundra was detected over the 51-year period despite significant climate change. Increased wildfire activity and moisture stress may limit the potential of tree vegetation to expand northward under a warming climate.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».