Large lakes may moderate projected climate‐change velocity in boreal North America
Notice bibliographique
Résumé
This repository contains gridded raster datasets used to quantify climate velocity and its components for annual potential evapotranspiration (PET) across the North American boreal region. The data support analyses presented in the associated manuscript “Large lakes may moderate projected climate-change velocity in boreal North America”. Climate velocity was calculated using the gradient method, defined as the ratio of the temporal gradient (rate of change over time) to the spatial gradient (rate of change across space). The datasets enable comparison of climate velocity patterns across alternative climate data products, downscaling approaches, spatial resolutions, and global climate model (GCM) inputs, with particular emphasis on lake-mediated climate buffering. Included data For each combination of climate product, spatial resolution, and GCM, the repository includes GeoTIFF rasters for: Climate velocity (cv, km yr⁻¹) Spatial gradient of PET (sg, mm km⁻¹) Temporal gradient of PET (tg, mm yr⁻¹) Climate data products include: ClimateNA (station-interpolated baseline with statistical downscaling) ERA5 reanalysis (model-based baseline with statistical downscaling) CRCM5 regional climate model (dynamical downscaling) Spatial resolutions: 1 km 22 km Global climate models: CanESM2 MPI-ESM-LR CNRM-CM5 All rasters are spatially aligned and projected consistently within each resolution. Methods summary PET was calculated from monthly temperature and precipitation using Hogg’s (1997) modified Penman–Monteith formulation. Climate velocity and its components were calculated using the gradient-based method implemented in the VoCC R package, following Loarie et al. (2009) and Burrows et al. (2011). Spatial gradients were derived from baseline climatologies using a moving-window approach, and temporal gradients represent mean projected change between historical (1981–2010) and late-century (2071–2100) periods under the RCP 8.5 scenario. Intended use These data are intended for: Climate-change exposure and vulnerability assessments Evaluation of climate velocity metrics across alternative baseline representations and downscaling approaches Identification of areas with low climate velocity and potential climate-change refugia Comparative or methodological studies of climate velocity in lake-rich or data-sparse regions Users should note that velocity estimates are sensitive to baseline climate representation, spatial resolution, and downscaling method, as discussed in the associated publication. Citation Users are requested to cite both this dataset and the associated article when using these data.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».