Space‐for‐time inferences about range‐edge dynamics of tree species can be influenced by sampling biases
Notice bibliographique
Résumé
Differences between the distributions of tree saplings and adults in geographic or niche space have been used to infer climate change effects on tree range dynamics. Previous studies have reported narrower latitudinal or climatic niche ranges of juvenile trees compared to adults, concluding that tree ranges are contracting, contradicting climate-based predictions. However, more comprehensive sampling of adult trees than juvenile trees in most regional forest inventories could potentially bias ontogenetic comparisons. Here we first report spatial simulations showing that reduced sampling intensity can result in underestimates of range and niche limits, but that resampling the same number of individuals of different life stages can eliminate this bias. We then reanalyzed the U.S. Forest Inventory and Analysis data, comparing the range and niche limits between adult trees and saplings of 92 tree species, both using the original data and two resampling procedures. Resampling aimed to reduce sampling biases by controlling for either sampling area or the number of individuals sampled. Overall, these resampling procedures had a major influence on the estimation of range limits, most often by reducing, eliminating, or even reversing the tendency in the original analyses for saplings to have broader distributions than adult trees. These results indicate that previous conclusions that the distributions of juvenile trees were contracting in response to climate change were potentially artifacts of sampling in the underlying data. More generally, sampling effects involved in the estimation of geographic ranges and environmental niche widths need to be taken into account in studies comparing different life stages, and also likely in other types of distribution comparisons.
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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 | 0,045 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».