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Enregistrement W7084135441 · doi:10.1016/j.envc.2025.101332

Forest expansion and glacial retreat in the Central Himalaya indicated by past observations and future projections

2025· article· en· W7084135441 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Challenges · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDeutscher Akademischer AustauschdienstRufford Foundation
Mots-clésLand coverClimate changeLand useDeforestation (computer science)PrecipitationLand use, land-use change and forestryForest coverGlacial period

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Forest cover showed strong recovery despite initial loss during 2000-2020. • CA-ANN modeling predicts forest expansion but shrinking glaciers and waterbody. • Cropland abandonment and community forestry facilitated forest recovery. Land use and land cover (LULC) changes, driven by climate variability and human activity, are increasingly threatening the ecological stability of the Himalaya, yet their long-term dynamics remain poorly understood. We address this gap by analyzing past LULC transitions and projecting future changes in the Annapurna Conservation Area from 2000 to 2050. The study area covers 7629 km 2 , considerable elevational variation (800 to >8000 m), and variable precipitation regimes (300 to 3500 mm yr -1 ). We evaluated LULC changes over two decades (2000 - 2020) based on Landsat data and simulate future patterns for 2030 and 2050 using the Cellular Automata – Artificial Neural Networks (CA–ANN) model, integrating spatial drivers and climate data. For the year 2000, a maximum likelihood supervised classification indicated that forest covered 10%, settlement 2%, barren land 65%, snow/glacier 15%, cropland 6%, and waterbody 2% of the area. In the following two decades, forest first declined (-1.2%) and then strongly increased (+3%), settlement area doubled, and cropland was lost. Snow/glacier cover (-1.7%) and waterbody (-2%) declined significantly, while barren land expanded. Under both Shared Socioeconomic Pathways (SSP245 and SSP585), projections suggest continued forest (+4.2 to +4.3%) and settlement (+1.5% to +1.7%) increase and ongoing declines in snow/glacier (-4.7 to -4.9%), waterbody (-0.4%), and cropland (-0.6 to -0.7%) by 2050. These findings highlight the strong human and climate-driven transformations in the region, underscoring the urgency of actions towards climate protection and sustainable resource stewardship for ecological stability in the Himalaya.

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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

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
Bibliométrie0,0010,001
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 GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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
Publié2025
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