Spatially detailed tree-ring analysis throughout Canada
Notice bibliographique
Résumé
Girardin, M. P., Guo, X. J., Campbell, E. M., Metsaranta, J., Arsenault, A., Alfaro Sanchez, R., Lamarque, L. J., & Isaac-Renton, M. Under revision. Spatially detailed tree-ring analysis exposes widespread forest growth decline throughout Canada. Canadian Journal of Forest ResearchEnvironmental changes across Canada's forests highlight the need to understand long-term growth dynamics and identify areas of decline, essential for predicting ecosystem vulnerability to future vegetation shifts. Here, we analyzed basal area increment trends using tree-ring data from 4,410 sites spanning 1950–2018, organized into 647 1° × 1° grid cells. We then analyzed spatial patterns of these changes in relation to the long-term averages of mean annual temperature (MAT) and mean annual precipitation (MAP), the rates of change in MAT and MAP, and tree species dominance. Significant tree growth declines occurred in 42.3% of grid cells, while only 8.3% showed increases. Declines were concentrated in the boreal and montane forests of British Columbia, Alberta, and the southern Northwest Territories, with additional declines in southern Quebec, southern Labrador, and Ontario's boreal–mixedwood forest transition zones. The strength of growth declines was moderately dependent on MAT, with cooler regions having more negative trends for Pseudotsuga menziesii, Picea engelmannii, and Picea glauca. Additionally, Abies lasiocarpa and Pseudotsuga menziesii exhibited declining growth in areas of their geographic range experiencing the most rapid warming. These widespread growth declines could signal early stages of forest degradation and highlight strategically timed and targeted need for adaptive forest management.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».