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Enregistrement W3022890307 · doi:10.1002/ecs2.3109

Capturing ecological processes in dynamic forest models: why there is no silver bullet to cope with complexity

2020· article· en· W3022890307 sur OpenAlex
Nica Huber, Harald Bugmann, Valentine Lafond

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensWestern Forest ProductsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesStaatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation
Mots-clésOverfittingComputer scienceForest dynamicsSet (abstract data type)EcologyProcess (computing)Range (aeronautics)Temporal scalesMachine learningArtificial neural networkEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0180,004

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,188 · 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