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Centre pour l’étude et la simulation du climat à l’échelle régionale (ESCER)
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L’interface de recherche est composée de trois sections : Rechercher, Explorer et Résultats. Celles-ci sont décrites en détail ci-dessous.

Vous pouvez lancer une recherche aussi bien à partir de la section Rechercher qu’à partir de la section Explorer.

Rechercher

Cette section affiche vos critères de recherche courants et vous permet de soumettre des mots-clés à chercher dans la bibliographie.

  • Chaque nouvelle soumission ajoute les mots-clés saisis à la liste des critères de recherche.
  • Pour lancer une nouvelle recherche plutôt qu’ajouter des mots-clés à la recherche courante, utilisez le bouton Réinitialiser la recherche, puis entrez vos mots-clés.
  • Pour remplacer un mot-clé déjà soumis, veuillez d’abord le retirer en décochant sa case à cocher, puis soumettre un nouveau mot-clé.
  • Vous pouvez contrôler la portée de votre recherche en choisissant où chercher. Les options sont :
    • Partout : repère vos mots-clés dans tous les champs des références bibliographiques ainsi que dans le contenu textuel des documents disponibles.
    • Dans les auteurs ou contributeurs : repère vos mots-clés dans les noms d’auteurs ou de contributeurs.
    • Dans les titres : repère vos mots-clés dans les titres.
    • Dans tous les champs : repère vos mots-clés dans tous les champs des notices bibliographiques.
    • Dans les documents : repère vos mots-clés dans le contenu textuel des documents disponibles.
  • Vous pouvez utiliser les opérateurs booléens avec vos mots-clés :
    • ET : repère les références qui contiennent tous les termes fournis. Ceci est la relation par défaut entre les termes séparés d’un espace. Par exemple, a b est équivalent à a ET b.
    • OU : repère les références qui contiennent n’importe lequel des termes fournis. Par exemple, a OU b.
    • SAUF : exclut les références qui contiennent le terme fourni. Par exemple, SAUF a.
    • Les opérateurs booléens doivent être saisis en MAJUSCULES.
  • Vous pouvez faire des groupements logiques (avec les parenthèses) pour éviter les ambiguïtés lors de la combinaison de plusieurs opérateurs booléens. Par exemple, (a OU b) ET c.
  • Vous pouvez demander une séquence exacte de mots (avec les guillemets droits), par exemple "a b c". Par défaut la différence entre les positions des mots est de 1, ce qui signifie qu’une référence sera repérée si elle contient les mots et qu’ils sont consécutifs. Une distance maximale différente peut être fournie (avec le tilde), par exemple "a b"~2 permet jusqu’à un terme entre a et b, ce qui signifie que la séquence a c b pourrait être repérée aussi bien que a b.
  • Vous pouvez préciser que certains termes sont plus importants que d’autres (avec l’accent circonflexe). Par exemple, a^2 b c^0.5 indique que a est deux fois plus important que b dans le calcul de pertinence des résultats, tandis que c est de moitié moins important. Ce type de facteur peut être appliqué à un groupement logique, par exemple (a b)^3 c.
  • La recherche par mots-clés est insensible à la casse et les accents et la ponctuation sont ignorés.
  • Les terminaisons des mots sont amputées pour la plupart des champs, tels le titre, le résumé et les notes. L’amputation des terminaisons vous évite d’avoir à prévoir toutes les formes possibles d’un mot dans vos recherches. Ainsi, les termes municipal, municipale et municipaux, par exemple, donneront tous le même résultat. L’amputation des terminaisons n’est pas appliquée au texte des champs de noms, tels auteurs/contributeurs, éditeur, publication.

Explorer

Cette section vous permet d’explorer les catégories associées aux références.

  • Les catégories peuvent servir à affiner votre recherche. Cochez une catégorie pour l’ajouter à vos critères de recherche. Les résultats seront alors restreints aux références qui sont associées à cette catégorie.
  • Dé-cochez une catégorie pour la retirer de vos critères de recherche et élargir votre recherche.
  • Les nombres affichés à côté des catégories indiquent combien de références sont associées à chaque catégorie considérant les résultats de recherche courants. Ces nombres varieront en fonction de vos critères de recherche, de manière à toujours décrire le jeu de résultats courant. De même, des catégories et des facettes entières pourront disparaître lorsque les résultats de recherche ne contiennent aucune référence leur étant associées.
  • Une icône de flèche () apparaissant à côté d’une catégorie indique que des sous-catégories sont disponibles. Vous pouvez appuyer sur l’icône pour faire afficher la liste de ces catégories plus spécifiques. Par la suite, vous pouvez appuyer à nouveau pour masquer la liste. L’action d’afficher ou de masquer les sous-catégories ne modifie pas vos critères de recherche; ceci vous permet de rapidement explorer l’arborescence des catégories, si désiré.

Résultats

Cette section présente les résultats de recherche. Si aucun critère de recherche n’a été fourni, elle montre toute la bibliographie (jusqu’à 20 références par page).

  • Chaque référence de la liste des résultats est un hyperlien vers sa notice bibliographique complète. À partir de la notice, vous pouvez continuer à explorer les résultats de recherche en naviguant vers les notices précédentes ou suivantes de vos résultats de recherche, ou encore retourner à la liste des résultats.
  • Des hyperliens supplémentaires, tels que Consulter le document ou Consulter sur [nom d’un site web], peuvent apparaître sous un résultat de recherche. Ces liens vous fournissent un accès rapide à la ressource, des liens que vous trouverez également dans la notice bibliographique.
  • Le bouton Résumés vous permet d’activer ou de désactiver l’affichage des résumés dans la liste des résultats de recherche. Toutefois, activer l’affichage des résumés n’aura aucun effet sur les résultats pour lesquels aucun résumé n’est disponible.
  • Diverses options sont fournies pour permettre de contrôler l’ordonnancement les résultats de recherche. L’une d’elles est l’option de tri par Pertinence, qui classe les résultats du plus pertinent au moins pertinent. Le score utilisé à cette fin prend en compte la fréquence des mots ainsi que les champs dans lesquels ils apparaissent. Par exemple, si un terme recherché apparaît fréquemment dans une référence ou est l’un d’un très petit nombre de termes utilisé dans cette référence, cette référence aura probablement un score plus élevé qu’une autre où le terme apparaît moins fréquemment ou qui contient un très grand nombre de mots. De même, le score sera plus élevé si un terme est rare dans l’ensemble de la bibliographie que s’il est très commun. De plus, si un terme de recherche apparaît par exemple dans le titre d’une référence, le score de cette référence sera plus élevé que s’il apparaissait dans un champ moins important tel le résumé.
  • Le tri par Pertinence n’est disponible qu’après avoir soumis des mots-clés par le biais de la section Rechercher.
  • Les catégories sélectionnées dans la section Explorer n’ont aucun effet sur le tri par pertinence. Elles ne font que filtrer la liste des résultats.
Dans les auteurs ou contributeurs
  • "Fang, Jingyun"
Année de publication
  • Entre 2000 et 2025

Résultats 11 ressources

PertinenceDate décroissanteDate croissanteAuteur A-ZAuteur Z-ATitre A-ZTitre Z-A
Résumés
  • Tan, K., Piao, S., Peng, C., & Fang, J. (2007). Satellite-based estimation of biomass carbon stocks for northeast China’s forests between 1982 and 1999. Forest Ecology and Management, 240(1–3), 114–121. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2006.12.018
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Zhao, S., Fang, J., Peng, C., & Tang, Z. (2006). Relationships between species richness of vascular plants and terrestrial vertebrates in China: analyses based on data of nature reserves. Diversity and Distributions, 12(2), 189–194. https://doi.org/10.1111/j.1366-9516.2005.00215.x

    ABSTRACT The relationship between plant diversity and animal diversity on a broadscale and its mechanisms are uncertain. In this study, we explored this relationship and its possible mechanisms using data from 186 nature reserves across China on species richness of vascular plants and terrestrial vertebrates, and climatic and topographical variables. We found significant positive correlations between species richness in almost all taxa of vascular plants and terrestrial vertebrates. Multiple regression analyses indicated that plant richness was a significant predictor of richness patterns for terrestrial vertebrates (except birds), suggesting that a causal association may exist between plant diversity and vertebrate diversity in China. The mechanisms for the relationships between species richness of plants and animals are probably dependent on vertebrate groups. For mammals (endothermic vertebrates), this relationship probably represents the integrated effects of plants on animals through trophic links (i.e. providing foods) and non‐trophic interactions (i.e. supplying habitats), whereas for amphibians and reptiles (ectothermic vertebrates), this may be a result of the non‐trophic links, such as the effects of plants on the resources that amphibians and reptiles require.

    Consulter sur onlinelibrary.wiley.com
  • Zhao, S., Fang, J., Peng, C., & Tang, Z. (2006). The relationships between terrestrial vertebrate species richness in China’s nature reserves and environmental variables. Canadian Journal of Zoology, 84(9), 1368–1374. https://doi.org/10.1139/z06-132

    Explaining species richness patterns over broad geographic scales is a central issue of biogeography and macroecology. In this study, we took spatial autocorrelation into account and used terrestrial vertebrate species richness data from 211 nature reserves, together with climatic and topographical variables and reserve area, to explain terrestrial vertebrate species richness patterns in China and to test two climatically based hypotheses for animals. Our results demonstrated that species richness patterns of different terrestrial vertebrate taxa were predicted by the environmental variables used, in a decreasing order, as reptiles (56.5%), followed by amphibians (51.8%), mammals (42%), and birds (19%). The endothermic vertebrates (mammals and birds) were closely correlated with net primary productivity (NPP), which supports the productivity hypothesis, whereas the ectothermic vertebrates (amphibians and reptiles) were strongly associated with both water and energy variables but weakly with NPP, which supports the physiologically based ambient climate hypothesis. The differences in the dependence of endothermic and ectothermic vertebrates on productivity or ambient climate may be due in part to their different thermoregulatory mechanisms. Consistent with earlier studies, mammals were strongly and positively related to geomorphologic heterogeneity, measured by elevation range, implying that the protection of mountains may be especially important in conserving mammalian diversity.

    Consulter sur www.nrcresearchpress.com
  • Zhao, S., Fang, J., Peng, C., Tang, Z., & Piao, S. (2006). Patterns of fish species richness in China’s lakes. Global Ecology and Biogeography, 15(4), 386–394. https://doi.org/10.1111/j.1466-822X.2006.00236.x

    ABSTRACT Aim  To document the patterns of fish species richness and their possible causes in China's lakes at regional and national scales. Location  Lakes across China. Methods  We compiled data of fish species richness, limnological characteristics and climatic variables for 109 lakes across five regions of China: East region, Northeast region, Southwest region, North‐Northwest region, and the Tibetan Plateau. Correlation analyses, regression models and a general linear model were used to explore the patterns of fish species richness. Results  At the national scale, lake altitude, energy availability (potential evapotranspiration, PET) and lake area explained 79.6% of the total variation of the lake fish species richness. The determinants of the fish richness pattern varied among physiographic regions. Lake area was the strongest predictor of fish species richness in the East and Southwest lakes, accounting for 22.2% and 82.9% of the variation, respectively. Annual PET explained 68.7% of the variation of fish richness in the Northeast lakes. Maximum depth, mineralization degree, and lake area explained 45.5% of the fish variation in the lakes of the North‐Northwest region. On the Tibetan Plateau, lake altitude was the first predictor variable, interpreting 32.2% of the variation. Main conclusions  Lake altitude was the most important factor explaining the variation of fish species richness across China's lakes, and accounted for 74.5% of the variation. This may stem in part from the fact that the lakes investigated in our study span the largest altitudinal range anywhere in the world. The effects of the lake altitude on fish species richness can be separated into direct and indirect aspects due to its collinearity with PET. We also found that the fish diversity and its determinants were scale‐dependent. Fish species richness was probably energy‐determined in the cold region, while it was best predicted by the lake area in the relatively geologically old region. The independent variables we used only explained a small fraction of the variations in the lake fish species richness in East China and the Tibetan Plateau, which may be due to the effects of human activity and historical events, respectively.

    Consulter sur onlinelibrary.wiley.com
  • Fang, J., Chen, A., Peng, C., Zhao, S., & Ci, L. (2001). Changes in Forest Biomass Carbon Storage in China Between 1949 and 1998. Science, 292(5525), 2320–2322. https://doi.org/10.1126/science.1058629

    The location and mechanisms responsible for the carbon sink in northern mid-latitude lands are uncertain. Here, we used an improved estimation method of forest biomass and a 50-year national forest resource inventory in China to estimate changes in the storage of living biomass between 1949 and 1998. Our results suggest that Chinese forests released about 0.68 petagram of carbon between 1949 and 1980, for an annual emission rate of 0.022 petagram of carbon. Carbon storage increased significantly after the late 1970s from 4.38 to 4.75 petagram of carbon by 1998, for a mean accumulation rate of 0.021 petagram of carbon per year, mainly due to forest expansion and regrowth. Since the mid-1970s, planted forests (afforestation and reforestation) have sequestered 0.45 petagram of carbon, and their average carbon density increased from 15.3 to 31.1 megagrams per hectare, while natural forests have lost an additional 0.14 petagram of carbon, suggesting that carbon sequestration through forest management practices addressed in the Kyoto Protocol could help offset industrial carbon dioxide emissions.

    Consulter sur www.science.org
  • Fang, J., Piao, S., Tang, Z., Peng, C., & Ji, W. (2001). Interannual Variability in Net Primary Production and Precipitation. Science, 293(5536), 1723–1723. https://doi.org/10.1126/science.293.5536.1723a
    Consulter sur www.science.org
  • Zhu, B., Wang, X., Fang, J., Piao, S., Shen, H., Zhao, S., & Peng, C. (2010). Altitudinal changes in carbon storage of temperate forests on Mt Changbai, Northeast China. Journal of Plant Research, 123(4), 439–452. https://doi.org/10.1007/s10265-009-0301-1
    Consulter sur link.springer.com
  • Peng, C., Zhou, X., Zhao, S., Wang, X., Zhu, B., Piao, S., & Fang, J. (2009). Quantifying the response of forest carbon balance to future climate change in Northeastern China: Model validation and prediction. Global and Planetary Change, 66(3–4), 179–194. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2008.12.001
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Zhao, S., Fang, J., Miao, S., Gu, B., Tao, S., Peng, C., & Tang, Z. (2005). The 7-Decade Degradation of a Large Freshwater Lake in Central Yangtze River, China. Environmental Science & Technology, 39(2), 431–436. https://doi.org/10.1021/es0490875
    Consulter sur pubs.acs.org
  • Fang, J., Piao, S., Field, C. B., Pan, Y., Guo, Q., Zhou, L., Peng, C., & Tao, S. (2003). Increasing net primary production in China from 1982 to 1999. Frontiers in Ecology and the Environment, 1(6), 293–297. https://doi.org/10.1890/1540-9295(2003)001[0294:INPPIC]2.0.CO;2
    Consulter sur doi.wiley.com
  • Smith, P., Nabuurs, G.-J., Janssens, I. A., Reis, S., Marland, G., Soussana, J.-F., Christensen, T. R., Heath, L., Apps, M., Alexeyev, V., Fang, J., Gattuso, J.-P., Guerschman, J. P., Huang, Y., Jobbagy, E., Murdiyarso, D., Ni, J., Nobre, A., Peng, C., … Zhou, G. S. (2008). Sectoral approaches to improve regional carbon budgets. Climatic Change, 88(3–4), 209–249. https://doi.org/10.1007/s10584-007-9378-5
    Consulter sur link.springer.com
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Auteur·e·s

  • Peng, Changhui (11)

Type de ressource

  • Article de revue (11)

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