A synthesis of tree functional traits related to drought‐induced mortality in forests across climatic zones
Notice bibliographique
Résumé
Summary Forest dieback caused by drought‐induced tree mortality has been observed world‐wide. Forecasting which trees in which locations are vulnerable to drought‐induced mortality is important to predict the consequences of drought on forest structure, biodiversity and ecosystem function. In this paper, our central aim was to compile a synthesis of tree traits and associated abiotic variables that can be used to predict drought‐induced mortality. We reviewed the literature that specifically links drought mortality to functional traits and site conditions (i.e. edaphic variables and biotic conditions), targeting studies that show clear use of tree traits in drought analysis. We separated the review into five climatic zones to determine global vs. regionally restricted relationships between traits and mortality. Our synthesis identifies a number of traits that have clear relationships with drought‐induced mortality (e.g. wood density at the species level and tree size and growth at the individual level). However, the lack of direct relationships between most traits and drought‐induced mortality highlights areas where future research should focus to broaden our understanding. Synthesis and applications. Our synthesis highlights established relationships between traits and drought‐induced mortality, presents knowledge gaps for future research focus and suggests monitoring and research avenues for improving our understanding of drought‐induced mortality. It is intended to assist ecologists and natural resource managers choose appropriate and measurable parameters for predicting local and regional scale tree mortality risk in different climatic zones within constraints of time and funding availability.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».