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Enregistrement W6958580468 · doi:10.6084/m9.figshare.7257233

Tree cover response to climate change in the forest-tundra of north-central Canada: fire-driven decline, not northward advance

2018· article· en· W6958580468 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubarctic climateTundraClimate changeVegetation (pathology)Tree lineForest coverAridPeriod (music)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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