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Enregistrement W2141034799 · doi:10.1139/x03-252

MAIDEN: a model for analyzing ecosystem processes in dendroecology

2004· article· en· W2141034799 sur OpenAlexvenueno aff
Laurent Misson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésTranspirationEnvironmental scienceQuercus petraeaPrecipitationVapour Pressure DeficitGrowing seasonAtmospheric sciencesTemperate rainforestPhenologyEcosystemTemperate climateForest ecologyHydrology (agriculture)EcologyGeographyBotanyBiologyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecophysiological and dendroecological data from a temperate sessile oak (Quercus petraea (Matt.) Liebl.) stand in Belgium were used to develop and parameterize a dendroecological process-based model. The purpose of this model is to serve as a tool for exploring the relationship between climate variability and tree growth based on dendro ecological data. When parameterized, the model was able to correctly simulate measurements of bud-burst date, through fall (r2 = 0.95), soil water content (r2 = 0.81), transpiration (r2 = 0.80), and ring-width series from 1960 to 1999 (r2 = 0.46). Model sensitivity analysis showed that atmospheric vapor pressure deficit is the major controlling factor of transpiration in this type of ecosystem. The model shows that bole increment is principally controlled by temperature because it affects the phenological process of bud burst and thus the growing season length. Precipitation variability does not affect variation of transpiration rate and bole increment because calculated soil water stress is negligible during the simulation period. Discrepancies between observed and simulated bole increment may be a consequence of stand density variations and worm defoliation in the spring. The MAIDEN model is particularly suited for dendreocological analysis because it takes simple species, site condition, and climatic variables as input.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations73
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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