Can plasticity make spatial structure irrelevant in individual-tree models？
Notice bibliographique
Résumé
Background:Distance-dependent individual-tree models have commonly been found to add little predictive power to that of distance-independent ones.One possible reason is plasticity,the ability of trees to lean and to alter crown and root development to better occupy available growing space.Being able to redeploy foliage(and roots) into canopy gaps and less contested areas can diminish the importance of stem ground locations.Methods:Plasticity was simulated for 3 intensively measured forest stands,to see to what extent and under what conditions the allocation of resources(e.g.,light) to the individual trees depended on their ground coordinates.The data came from 50 × 60 m stem-mapped plots in natural monospecific stands of jack pine,trembling aspen and black spruce from central Canada.Explicit perfect-plasticity equations were derived for tessellation-type models.Results:Qualitatively similar simulation results were obtained under a variety of modelling assumptions.The effects of plasticity varied somewhat with stand uniformity and with assumed plasticity limits and other factors.Stand-level implications for canopy depth,distribution modelling and total productivity were examined.Conclusions:Generally,under what seem like conservative maximum plasticity constraints,spatial structure accounted for less than 10%of the variance in resource allocation.The perfect-plasticity equations approximated well the simulation results from tessellation models,but not those from models with less extreme competition asymmetry.Whole-stand perfect plasticity approximations seem an attractive alternative to individual-tree models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».