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Enregistrement W3014610097 · doi:10.1111/jvs.12880

The scale dependency of trait‐based tree neighborhood models

2020· article· en· W3014610097 sur OpenAlexaff
Jenny Zambrano, Noelle G. Beckman, Philippe Marchand, Jill Thompson, María Uriarte, Jess K. Zimmerman, María Natalia Umaña, Nathan G. Swenson

Notice bibliographique

RevueJournal of Vegetation Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesInternational Institute of Tropical ForestrySmithsonian InstitutionNational Socio-Environmental Synthesis CenterU.S. Department of AgricultureU.S. Forest ServiceNational Science Foundation
Mots-clésTraitTree (set theory)AllometryStatisticsEcologyContrast (vision)Forest dynamicsMathematicsScale (ratio)BiologyGeographyComputer scienceCartographyArtificial intelligenceCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Questions We asked: (a) whether the strength of conspecific and heterospecific neighborhood crowding effects on focal tree survival and growth vary with neighborhood radii; and (b) if the relative strength of the effect of neighborhood interactions on tree growth and survival varies with neighborhood scale. Location Luquillo Forest Dynamics Plot, Puerto Rico. Methods We used tree survival and growth data and included information on species‐mean trait values related to several leaf traits, maximum height, seed mass and wood density. We incorporated a tree neighborhood modeling approach that uses an area around a focal tree with a specified radius, to describe the interactions between a focal tree and its neighbors. We constructed survival and growth models for each functional trait using a Bayesian approach, and varied the size of the radius from 5 m to 30 m, at 5‐m intervals. Results The results suggested that the estimated effects of conspecific and heterospecific neighbors on tree performance do not vary based on the size of the neighborhood (5–30 m), suggesting that the effects of conspecific and heterospecific neighbors on the performance of a focal tree likely do not vary substantially beyond a neighborhood radius of 5 m in the Luquillo forest. In contrast, the estimated strength of the functional neighborhood (effect of neighbors based on their functional trait values) on tree performance was dependent on the neighborhood range. Our results also suggested that the effects of trait distances and trait hierarchies on tree survival and growth are acting simultaneously and at the same spatial scales. Conclusion Findings from this study highlight the importance of spatial scale in community assembly processes, and specifically, call for increased attention when selecting the radius that defines the neighborhood around a focal tree as the selected neighborhood radius influences the community patterns discovered, and affects the conclusions about the drivers that control community assembly.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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