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Enregistrement W2140053155 · doi:10.1111/gcb.12751

Survival of Norway spruce remains higher in mixed stands under a dryer and warmer climate

2014· article· en· W2140053155 sur OpenAlexaff
Susanne Neuner, Axel Albrecht, Dominik A. Cullmann, Friedrich Engels, Verena C. Griess, Walter A. Hahn, Marc Hanewinkel, Fabian Härtl, Christian Kölling, Kai Staupendahl, Thomas Knoke

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésEnvironmental scienceClimate changePicea abiesForestryPhysical geographyEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shifts in tree species distributions caused by climatic change are expected to cause severe losses in the economic value of European forestland. However, this projection disregards potential adaptation options such as tree species conversion, shorter production periods, or establishment of mixed species forests. The effect of tree species mixture has, as yet, not been quantitatively investigated for its potential to mitigate future increases in production risks. For the first time, we use survival time analysis to assess the effects of climate, species mixture and soil condition on survival probabilities for Norway spruce and European beech. Accelerated Failure Time (AFT) models based on an extensive dataset of almost 65,000 trees from the European Forest Damage Survey (FDS)--part of the European-wide Level I monitoring network--predicted a 24% decrease in survival probability for Norway spruce in pure stands at age 120 when unfavorable changes in climate conditions were assumed. Increasing species admixture greatly reduced the negative effects of unfavorable climate conditions, resulting in a decline in survival probabilities of only 7%. We conclude that future studies of forest management under climate change as well as forest policy measures need to take this, as yet unconsidered, strongly advantageous effect of tree species mixture into account.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations149
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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