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Enregistrement W2910500871 · doi:10.3389/fpls.2018.01964

Early-Warning Signals of Individual Tree Mortality Based on Annual Radial Growth

2019· article· en· W2910500871 sur OpenAlexaff
Maxime Cailleret, Vasilis Dakos, Steven Jansen, Elisabeth M. R. Robert, Tuomas Aakala, Mariano M. Amoroso, Joe A. Antos, Christof Bigler, Harald Bugmann, Marco Caccianaga, J. Julio Camarero, Paolo Cherubini, Marie R. Coyea, Katarina Čufar, Adrian J. Das, Hendrik Davi, Guillermo Gea‐Izquierdo, Sten Gillner, Laurel J. Haavik, Henrik Hartmann, Ana‐Maria Hereş, Kevin R. Hultine, Pavel Janda, Jeffrey M. Kane, Viachelsav I. Kharuk, Thomas Kitzberger, Tamir Klein, Tom Levanič, Juan Carlos Linares, Fabio Lombardi, Harri Mäkinen, Ilona Mészáros, Juha M. Metsaranta, Walter Oberhuber, Andreas Papadopoulos, Any Mary Petriţan, Brigitte Rohner, Gabriel Sangüesa‐Barreda, J. M. B. Smith, Amanda B. Stan, Dejan Stojanović, María Laura Suárez, Miroslav Svoboda, Volodymyr Trotsiuk, Ricardo Villalba, Alana R. Westwood, Peter H. Wyckoff, Jordi Martínez‐Vilalta

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcosystem dynamics and resilience
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceUniversity of AlbertaUniversité LavalNatural Resources CanadaCentre de Géomatique du QuébecUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesHorizon 2020Vlaamse regeringNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalInstitució Catalana de Recerca i Estudis AvançatsUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si InovariiFonds Wetenschappelijk OnderzoekJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Research, Development and Innovation OfficeNational Science Foundation
Mots-clésAutocorrelationGymnospermBiologyDendrochronologyTree (set theory)Variance (accounting)EcologyMetric (unit)DemographyStatisticsMathematicsBotanyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tree mortality is a key driver of forest dynamics and its occurrence is projected to increase in the future due to climate change. Despite recent advances in our understanding of the physiological mechanisms leading to death, we still lack robust indicators of mortality risk that could be applied at the individual tree scale. Here, we build on a previous contribution exploring the differences in growth level between trees that died and survived a given mortality event to assess whether changes in temporal autocorrelation, variance, and synchrony in time-series of annual radial growth data can be used as early warning signals of mortality risk. Taking advantage of a unique global ring-width database of 3065 dead trees and 4389 living trees growing together at 198 sites (belonging to 36 gymnosperm and angiosperm species), we analyzed temporal changes in autocorrelation, variance, and synchrony before tree death (diachronic analysis), and also compared these metrics between trees that died and trees that survived a given mortality event (synchronic analysis). Changes in autocorrelation were a poor indicator of mortality risk. However, we found a gradual increase in inter-annual growth variability and a decrease in growth synchrony in the last ∼20 years before mortality of gymnosperms, irrespective of the cause of mortality. These changes could be associated with drought-induced alterations in carbon economy and allocation patterns. In angiosperms, we did not find any consistent changes in any metric. Such lack of any signal might be explained by the relatively high capacity of angiosperms to recover after a stress-induced growth decline. Our analysis provides a robust method for estimating early-warning signals of tree mortality based on annual growth data. In addition to the frequently reported decrease in growth rates, an increase in inter-annual growth variability and a decrease in growth synchrony may be powerful predictors of gymnosperm mortality risk, but not necessarily so for angiosperms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations192
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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