Spatial patterns and broad‐scale weather cues of beech mast seeding in Europe
Notice bibliographique
Résumé
Mast seeding is a crucial population process in many tree species, but its spatio-temporal patterns and drivers at the continental scale remain unknown . Using a large dataset (8000 masting observations across Europe for years 1950-2014) we analysed the spatial pattern of masting across the entire geographical range of European beech, how it is influenced by precipitation, temperature and drought, and the temporal and spatial stability of masting-weather correlations. Beech masting exhibited a general distance-dependent synchronicity and a pattern structured in three broad geographical groups consistent with continental climate regimes. Spearman's correlations and logistic regression revealed a general pattern of beech masting correlating negatively with temperature in the summer 2 yr before masting, and positively with summer temperature 1 yr before masting (i.e. 2T model). The temperature difference between the two previous summers (DeltaT model) was also a good predictor. Moving correlation analysis applied to the longest eight chronologies (74-114 yr) revealed stable correlations between temperature and masting, confirming consistency in weather cues across space and time. These results confirm widespread dependency of masting on temperature and lend robustness to the attempts to reconstruct and predict mast years using temperature data.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».