Species choice and seed sourcing for forestry field experiments to address climate change across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Climate change adaptation in forestry will need field tested climate-informed seed transfer strategies to improve resilience, preserve genetic diversity and ensure long-term health and productivity of forest ecosystems. This is especially urgent in northern latitudes, such as Canada, where warming trends have been most pronounced. The large-scale DIVERSE research project plans to establish such assisted migration trials at 22 forest management areas across Canada with provincial government and industry participants in British Columbia, Alberta, Ontario, Nova Scotia, Quebec, and Saskatchewan. We contribute an on-line decision support tool to help the DIVERSE researchers and forest managers make climate-informed selections of tree species and seed sources for reforestation. These recommendations include cross-border transfers and can also include introducing new species beyond their current range limits. For the climate-informed seed sourcing recommendations, I used the scaled multivariate Euclidean distance of 12 bioclimatic variables to match seed source’s historic climate to planting site’s new projected future climates, where source and targets were defined by ecosystem delineations for Canada and the US. Climate suitability of a species for a target site in the future was inferred by averaging species’ frequencies of the five ecosystems with the closest climate distance. This resulted in climate matched source ecosystems and species frequencies for the 2020s, 2050s and 20280s for all the ecosystem delineations. This is a lot of information to communicate so a web tool (http://tinyurl.com/DIVERSE-SST) was developed for the forest companies and government stakeholders across Canada that participated in this project. This Euclidean distance ecosystem-based climate matching approach is a fairly basic type of species distribution modeling. However, the simplicity of this approach allowed me to incorporate over 240 of the major tree species in North America in the recommendations. Additionally, the larger geographic scale of the climate matching provided recommendations at a level more in line with current seed sourcing systems making the recommendations more operationally relevant. These recommendations are the first step in the establishment of test plantations to validate whether tree growth, health and survival can be maintained or improved through large scale operational deployment of assisted migration in Canada.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».