How to predict tree death from inventory data — lessons from a systematic assessment of European tree mortality models
Notice bibliographique
Résumé
The future development of forest ecosystems depends critically on tree mortality. However, the suitability of empirical mortality algorithms for extrapolation in space or time remains untested. We systematically analyzed the performance of 46 inventory-based mortality models available from the literature using nearly 80 000 independent records from 54 strict forest reserves in Germany and Switzerland covering 11 species. Mortality rates were predicted with higher accuracy if covariates for tree growth and (or) competition at the individual level were included and if models were applied within the same ecological zone. In contrast, classification of dead vs. living trees was only improved by growth variables. Management intensity in the calibration stands, as well as the census interval and size of the calibration datasets, did not influence model performance. Consequently, future approaches should make use of tree growth and competition at the level of individual trees. Mortality algorithms for applications over a restricted spatial extent and under current climate should be calibrated based on datasets from the same region, even if they are small. To obtain models with wide applicability and enhanced climatic sensitivity, the spatial variability of mortality should be addressed explicitly by considering environmental influences using data of high temporal resolution covering large ecological gradients. Finally, such models need to be validated and documented thoroughly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».