Unlocking the forest inventory data: relating individual tree performance to unmeasured environmental factors
Notice bibliographique
Résumé
Geographically extensive forest inventories, such as the USDA Forest Service's Forest Inventory and Analysis (FIA) program, contain millions of individual tree growth and mortality records that could be used to develop broad-scale models of forest dynamics. A limitation of inventory data, however, is that individual-level measurements of light (L) and other environmental factors are typically absent. Thus, inventory data alone cannot be used to parameterize mechanistic models of forest dynamics in which individual performance depends on light, water, nutrients, etc. To overcome this limitation, we developed methods to estimate species-specific parameters (thetaG) relating sapling growth (G) to L using data sets in which G, but not L, is observed for each sapling. Our approach involves: (1) using calibration data that we collected in both eastern and western North America to quantify the probability that saplings receive different amounts of light, conditional on covariates x that can be obtained from inventory data (e.g., sapling crown class and neighborhood crowding); and (2) combining these probability distributions with observed G and x to estimate thetaG using Bayesian computational methods. Here, we present a test case using a data set in which G, L, and x were observed for saplings of nine species. This test data set allowed us to compare estimates of thetaG obtained from the standard approach (where G and L are observed for each sapling) to our method (where G and x, but not L, are observed). For all species, estimates of thetaG obtained from analyses with and without observed L were similar. This suggests that our approach should be useful for estimating light-dependent growth functions from inventory data that lack direct measurements of L. Our approach could be extended to estimate parameters relating sapling mortality to L from inventory data, as well as to deal with uncertainty in other resources (e.g., water or nutrients) or environmental factors (e.g., temperature).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».