Potential redistribution of tree species habitat under five climate change scenarios in the eastern US. Forest Ecology and Management 155:205–222
Notice bibliographique
Résumé
Global climate change could have profound effects on the Earth’s biota, including large redistributions of tree species and forest types. We used DISTRIB, a deterministic regression tree analysis model, to examine environmental drivers related to current forest-species distributions and then model potential suitable habitat under five climate change scenarios associated with a doubling of atmospheric CO2. Potential shifts in suitable habitat for 76 common tree species in the eastern US were evaluated based on more than 100,000 plots and 33 environmental variables related to climate, soils, land use, and elevation. Regression tree analysis was used to devise prediction rules from current species–environment relationships. These rules were used to replicate the current distribution and predict the potential suitable habitat for more than 2100 counties east of the 100th meridian. The calculation of an importance value-weighted area score, averaged across the five climate scenarios, allowed comparison among species for their overall potential to be affected by climate change. When this score was averaged across all five climate scenarios, 34 tree species were projected to expand by at least 10%, while 31 species could decrease by at least 10%. Several species (Populus tremuloides, P. grandidentata, Acer saccharum, Betula papyrifera, Thuja occidentalis) could have their suitable habitat extirpated from US. Depending on the scenario, the optimum latitude of suitable habitat moved north more than 20 km for 38–47 species, including 8–27 species more than 200 km or into Canada. Although the five scenarios were in general agreement with respect to the overall tendencies in potential future suitable habitat, significant
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».