Influence of climate zone shifts on forest ecosystems in northeastern United States and maritime Canada
Notice bibliographique
Résumé
Climate zones play a significant role in shaping the forest ecosystems located within them by influencing multiple ecological processes, including growth, disturbances, and species interactions. Therefore, delineation of current and future climate zones is essential to establish a framework for understanding and predicting shifts in forest ecosystems. In this study, we developed and applied an efficient approach to delineate regional climate zones in the northeastern United States and maritime Canada, aiming to characterize potential shifts in climate zones and discuss associated changes in forest ecosystems. The approach comprised five steps: climate data dimensionality reduction, sampling scenario design, cluster generation, climate zone delineation, and zone shift prediction. The climate zones in the study area were delineated into four different orders, with increasing subzone resolutions of 3, 9, 15, and 21. Furthermore, projected climate normals under Shared Socioeconomic Pathways 4.5 and 8.5 scenarios were used to predict the shifts in climate zones until 2100. Our findings indicate that climate zones characterized by higher temperatures and lower precipitation are expected to become more prevalent, potentially becoming the dominant climate condition across the entire region. Thes changes are likely to alter regional forest composition, structure, and productivity. In short, such shifts in climate underscore the significant impact of environmental change on forest ecosystem dynamics and carbon sequestration potential.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».