Predicting tree mortality from diameter growth: a comparison of maximum likelihood and Bayesian approaches
Notice bibliographique
Résumé
Ecologists and foresters have long noted a link between tree growth rate and mortality, and recent work suggests that interspecific differences in low growth tolerance is a key force shaping forest structure. Little information is available, however, on the growth-mortality relationship for most species. We present three methods for estimating growth-mortality functions from readily obtainable field data. All use annual mortality rates and the recent growth rates of living and dead individuals. Annual mortality rates are estimated using both survival analysis and a Bayesian approach. Growth rates are obtained from increment cores. Growth-mortality functions are fitted using two parametric approaches and a nonparametric approach. The three methods are compared using bootstrapped confidence intervals and likelihood ratio tests. For two example species, Acer rubrum L. and Cornus florida L., growth-mortality functions indicate a substantial difference in the two species' abilities to withstand slow growth. Both survival analysis and Bayesian estimates of mortality rates lead to similar growth-mortality functions, with the Bayesian approach providing a means to overcome the absence of long-term census data. In fitting growth-mortality functions, the nonparametric approach reveals that inflexibility in parametric methods can lead to errors in estimating mortality risk at low growth. We thus suggest that nonparametric fits be used as a tool for assessing parametric models.
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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 | 0,027 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».