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Enregistrement W7065227241

Drivers and Consequences of Alnus Alnobetula (Green Alder) Distribution at the Taiga-Tundra Ecotone of the Northwest Territories

2021· article· en· W7065227241 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrubEcotoneAbiotic componentClimate changeTundraEcosystemHabitatGlobal warmingVegetation (pathology)Global change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate warming in the Arctic is occurring considerably faster than the global average. One of the most widespread biological responses to this warming in terrestrial systems has been a marked increase in the productivity of shrubby vegetation. Increased shrub growth and reproduction has the potential to alter both local and global aspects of ecosystem function, making understanding its drivers and environmental impact an important research priority. In this context, considerable research has focused on characterizing relationships between shrub cover, abiotic conditions, and understory communities. However, fewer studies have co-located measurements of these components simultaneously in undisturbed tundra shrub patches to support a comprehensive understanding of patch habitat relative to shrub-free tundra. In addition to differences between these landcover types, variation in the physical structure of patches has also been hypothesized to be an important predictor of abiotic and biotic response to shrub growth. Direct investigations of the ways in which physical attributes of shrub patches covary and affect spatial variation in environmental conditions are limited however. In order to predict the overall ecosystem impact on shrub expansion, it is also important to understand where on the landscape to expect new shrubs to appear. Several studies have suggested that observed heterogeneity in shrub expansion is driven by topographic resource gradients, though little work has been done to directly test the mechanisms behind fine-scale variability in recruitment patterns. One of the key species involved in shrub expansion has been Alnus alnobetula (Ehrhart) K. Koch (green alder). Because this species has the capacity to fix nitrogen from the atmosphere and is one of the taller of the tundra shrubs, it may have unique potential to influence the biotic and abiotic conditions of its local environment. Here I focus on the dynamics of green alder patches at the taiga-tundra ecotone of the Northwest Territories. This tall deciduous shrub species is used to address three primary research objectives: 1) Determine the effect of green alder shrub patches on abiotic conditions and understory community composition relative to alder-free tundra, 2) Investigate the controls over fine-scale variability of recruitment around green alder patches, and 3) Determine how variation in physical structure influences abiotic and understory conditions within and among patches. In this thesis I demonstrate that green alder patches in the Trail Valley Creek watershed support a distinct set of abiotic conditions and understory communities from adjacent alder-free tundra, with important implications for local hydrological patterns, nutrient cycling, and biodiversity. Recruitment in the vicinity of these patches is likely constrained in part by localized seed limitation rather than topographic resource gradients alone. I also found that variation in patch structure had a surprisingly limited impact on abiotic conditions, suggesting changes in density or height within these patches may be less important than expected. However, community composition varied among patches in relation to snow depth, and likely canopy complexity. Taken together these results improve our understanding of the environmental impacts of alder growth at the taiga-tundra ecotone and help us predict the impact future shrub expansion may have on ecosystem function.

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 enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,211

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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