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Enregistrement W2108008160 · doi:10.1111/geb.12371

Assessing the general patterns of forest structure: quantifying tree and forest allometric scaling relationships in the<scp>U</scp>nited<scp>S</scp>tates

2015· article· en· W2108008160 sur OpenAlexfundno aff
Laura Duncanson, Ralph Dubayah, Brian J. Enquist

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Department of AgricultureNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAllometryEcologyTree allometryScalingScale (ratio)Forest ecologyTree (set theory)EcosystemEnvironmental scienceMathematicsBiologyGeographyBiomass (ecology)GeometryCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Understanding the drivers of forest structure, function and change is a fundamental problem in both theoretical ecology and applied forestry for carbon mapping and monitoring. An important component of forest ecology research often utilizes allometric equations to scale up local measurements to predict large‐scale forest and ecosystem‐level properties. However, both applied and theoretical allometries in forest ecology (such as metabolic scaling theory,MST) assume that many scaling relationships are insensitive to broad‐scale climate gradients or species life histories. We aim to test these assumptions by mapping continental‐scale forest allometry across environmental gradients in theUnitedStates. Location UnitedStates. Methods We fit exponents to two allometric relationships inc. 100,000ForestInventoryAnalysis (FIA) field plots: (1) the relationship between the height of an individual tree and its diameter, and (2) plot‐level tree size distributions. We compare fitted exponents to environmental and life‐history variables, such as climate, topography and forest structure, in an attempt to explain allometric variability and deviations from theoretically predicted allometries. Results We find that the structural allometry of forests varies strongly as a function of location in theUnitedStates. Allometric exponents appear to asymptote at approximately whereMSTtheory predicts with increasing forest height, while deviations fromMSTare partially explained as a function of environmentally driven recruitment limitations and successional status. Main conclusions While we find support for invariant tree and stand allometric scaling relationships in forests that are in steady state with regard to demography and resources, we also find considerable spatial variability in forest allometric relationships when steady‐state conditions are violated. These findings suggest that extensions of metabolic scaling theory should incorporate variation in demographic dynamics in younger successional forests, and factors influencing recruitment limitation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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