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Enregistrement W3163373276 · doi:10.5194/egusphere-egu21-10272

Development of a new phenological model based on the carbon balance of tree in boreal conifers

2021· article· en· W3163373276 sur OpenAlexaffabout
Annie Deslauriers, Fabrizio Cartenì, Lorena Balducci, Alain Dupont, Stefano Mazzoleni

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenologyChilling requirementDormancyEnvironmental scienceAbiotic componentForcing (mathematics)Climate changeAtmospheric sciencesAnnual growth cycle of grapevinesBorealClimatologyphotoperiodismEcologyBiologyBotanyPhysicsGermination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional phenological models use the concepts of chilling and thermal forcing (temperature sum or degree-days) to predict buds break. Even if new model formulations get more sophisticated with time, the bases of phenological model still rely on the effect of the time of chilling and forcing temperature in interaction, or not, with photoperiod. Because of the increasing impact of climate or other related biotic or abiotic stressors, a model with more biological support is urgently needed in order to accurately predict bud break. We have developed and calibrated a new mechanistic model that is based on the physiological processes taking place before and during budbreak in several conifers species. This model describes the phenology and growth dynamics of a conifer branch as representative of the whole tree. As a general assumption, we assume that phenology will be driven by the carbon status, which is closely related to the annual cycle of dormancy – activity state through the year and to the environmental variables. The carbon balance of a branch was thus modelled i) from autumn to winter–when aboveground parts exhibit cold acclimation and dormancy– and ii) from winter to spring and summer –when deacclimation and growth resumption occurs. After being calibrated in a field experiment, the model was tested across a large area in Québec (Canada), based on observed phenological data. For the 20 field sites in Quebec, the model proved to be accurate in predicting the date of budbreak with an average error of ±3.8 days (R2=0.72). This model also allowed us to better understand the effects of winter and spring temperature on bud burst, offering new simulation perspectives under global warming and insect defoliation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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