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Enregistrement W2889852744 · doi:10.1111/ele.13158

Climatically controlled reproduction drives interannual growth variability in a temperate tree species

2018· letter· en· W2889852744 sur OpenAlexaff
Andrew Hacket‐Pain, Davide Ascoli, Giorgio Vacchiano, Franco Biondi, Liam Cavin, Marco Conedera, Igor Drobyshev, Isabel Dorado‐Liñán, A. D. Friend, Michael Grabner, Claudia Hartl, Jüergen Kreyling, François Lebourgeois, Tom Levanič, Annette Menzel, Ernst van der Maaten, Marieke van der Maaten‐Theunissen, Lena Muffler, Renzo Motta, Cătălin-Constantin Roibu, Ionel Popa, Tobias Scharnweber, Robert Weigel, Martin Wilmking, Christian Zang

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEuropean CommissionUniversity of Nevada, RenoOxford University PressDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of Oxford
Mots-clésTemperate climateReproductionEcologyTemperate forestTemperate rainforestTree (set theory)BiologyGeographyEcosystemMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climatically controlled allocation to reproduction is a key mechanism by which climate influences tree growth and may explain lagged correlations between climate and growth. We used continent-wide datasets of tree-ring chronologies and annual reproductive effort in Fagus sylvatica from 1901 to 2015 to characterise relationships between climate, reproduction and growth. Results highlight that variable allocation to reproduction is a key factor for growth in this species, and that high reproductive effort ('mast years') is associated with stem growth reduction. Additionally, high reproductive effort is associated with previous summer temperature, creating lagged climate effects on growth. Consequently, understanding growth variability in forest ecosystems requires the incorporation of reproduction, which can be highly variable. Our results suggest that future response of growth dynamics to climate change in this species will be strongly influenced by the response of reproduction.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations141
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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