Capturing ecological processes in dynamic forest models: why there is no silver bullet to cope with complexity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dynamic forest models are a key tool to better understand, assess, and project decadal‐ to centennial‐scale forest dynamics. Despite their success, many questions regarding appropriate model formulations remain unresolved, and few models have found widespread application, for example, across a whole continent. We aimed to scrutinize the representation of ecological processes in dynamic forest models so as to rigorously test core assumptions underlying forest dynamics and the consistency of their interplay, taking the ForClim model as a case study. We developed a set of alternative representations for the main ecological processes, that is, tree establishment, growth, and mortality, and light extinction through the canopy, based on diverse sources of empirical data. We applied a pattern‐oriented modeling (POM) approach to test all combinations of the standard and alternative formulations (>500 model versions) against a comprehensive set of patterns for diverse model applications across a wide range of site conditions. We found that adapting one process in isolation can improve model performance for one specific application. However, the best model versions typically included more than one alternative formulation. Importantly, the best version for an individual application was generally not the best across multiple applications, emphasizing the varying influences of ecological processes. We conclude that the behavior and performance of complex models should not be analyzed for a few specific applications only. Rather, multiple applications, system states, and dynamics of interest should be scrutinized across a wide range of site conditions. This allows for avoiding overfitting and detecting and eliminating structural shortcomings and parameterization problems. We thus propose to make use of the ever‐increasing data availability and the POM framework to challenge the core processes of dynamic models in a holistic manner. For model applications, we propose that a set of alternative formulations (ensemble simulations) should be used to quantify the impacts of structural uncertainty, rather than to rely on the projections from one single model version.
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 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 | 0,012 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».