Process models and model-data fusion in dendroecology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dendrochronology (i.e. the study of annually dated tree-ring time series) has proved to be a powerful technique to understand tree-growth. This paper intends to show the interest of using ecophysiological modeling not only to understand and predict tree-growth (dendroecology) but also to reconstruct past climates (dendroclimatology). Process models have been used for several decades in dendroclimatology, but it is only recently that methods of model-data fusion have led to significant progress in modeling tree-growth as a function of climate and in reconstructing past climates. These model-data fusion (MDF) methods, mainly based on the Bayesian paradigm, have been shown to be powerful for both model calibration and model inversion. After a rapid survey of tree-growth modeling, we illustrate MDF with examples based on series of Southern France Aleppo pines and Central France oaks. These examples show that if plants experienced CO2 fertilization, this would have a significant effect on tree-growth which in turn would bias the climate reconstructions. This bias could be extended to other environmental non-climatic factors directly or indirectly affecting annual ring formation and not taken into account in classical empirical models, which supports the use of more complex process-based models. Finally, we conclude by showing the interest of the data assimilation methods applied in climatology to produce climate re-analyses.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle