Budburst phenology data and field temperature data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract of the article:Climate change is expected to increase the frequency and intensity of winter thaws, which could affect leaf phenology. Phenology could either be advanced through the acceleration of forcing accumulation or chilling completion, or be postponed through a reduction in chilling associated with warming air temperature. We tested the influence of winter thaws on budburst phenology by exposing 300 tree cuttings of sugar maple and yellow birch trees to five different frequencies and durations of winter thaws in the lab. In spring, half of the cuttings were exposed to air temperature in two cities representing an air temperature gradient of + 2.0 °C to mimic the ongoing climate warming and bud phenology was monitored three times a week. Irrespective of thaw treatment, yellow birch bud phenology occurred earlier in the warmer city, showing the importance of spring temperature in triggering budburst. The treatment with the highest frequency and duration of thawing increased bud mortality and delayed the onset of spring budburst whereas low frequency treatments did not, thereby identifying a tipping point (3 days twice a month) in the impact of winter thaws on bud phenology. Past this point, winter thaws could slow down bud phenology induced by warmer spring temperature and limit carbon uptake by delaying the closure of the canopy. Climate change simulations projected by the CMIP6 Canadian downscaled climate scenario show that winter thaws will increase in frequency Hence the expected advance in spring leaf emergence associated with warmer spring is not necessarily as straightforward as previously thought. Licence for non-commercial use.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,009 | 0,004 |
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 ».