A (2011) Strategies for reforestation under uncertain future climates: guidelines for
Notice bibliographique
Résumé
Background: Commercial forestry programs normally use locally collected seed for reforestation under the assumption that tree populations are optimally adapted to local environments. However, in western Canada this assumption is no longer valid because of climate trends that have occurred over the last several decades. The objective of this study is to show how we can arrive at reforestation recommendations with alternative species and genotypes that are viable under a majority of climate change scenarios. Methodology/Principal Findings: In a case study for commercially important tree species of Alberta, we use an ecosystem-based bioclimate envelope modeling approach for western North America to project habitat for locally adapted populations of tree species using multi-model climate projections for the 2020s, 2050s and 2080s. We find that genotypes of species that are adapted to drier climatic conditions will be the preferred planting stock over much of the boreal forest that is commercially managed. Interestingly, no alternative species that are currently not present in Alberta can be recommended with any confidence. Finally, we observe large uncertainties in projections of suitable habitat that make reforestation planning beyond the 2050s difficult for most species. Conclusion/Significance: More than 50,000 hectares of forests are commercially planted every year in Alberta. Choosing alternative planting stock, suitable for expected future climates, could therefore offer an effective climate change
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».