Mapping local and global variability in plant trait distributions
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
Our ability to understand and predict the response of ecosystems to a changing environment depends on quantifying vegetation functional diversity. However, representing this diversity at the global scale is challenging. Typically, in Earth system models, characterization of plant diversity has been limited to grouping related species into plant functional types (PFTs), with all trait variation in a PFT collapsed into a single mean value that is applied globally. Using the largest global plant trait database and state of the art Bayesian modeling, we created fine-grained global maps of plant trait distributions that can be applied to Earth system models. Focusing on a set of plant traits closely coupled to photosynthesis and foliar respiration-specific leaf area (SLA) and dry mass-based concentrations of leaf nitrogen ([Formula: see text]) and phosphorus ([Formula: see text]), we characterize how traits vary within and among over 50,000 [Formula: see text]-km cells across the entire vegetated land surface. We do this in several ways-without defining the PFT of each grid cell and using 4 or 14 PFTs; each model's predictions are evaluated against out-of-sample data. This endeavor advances prior trait mapping by generating global maps that preserve variability across scales by using modern Bayesian spatial statistical modeling in combination with a database over three times larger than that in previous analyses. Our maps reveal that the most diverse grid cells possess trait variability close to the range of global PFT means.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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