Drought legacy effects in radial tree growth are rarely significant under heightened statistical scrutiny
Notice bibliographique
Résumé
Drought legacy effects in radial tree growth have been extensively studied over the last decade and are found to critically influence carbon sequestration in woody biomass. Typically quantified as a deviation from “normal” growth, drought legacy magnitude and statistical significance depend on the definition of expected vs. unexpected growth variability under average conditions – a definition that has received insufficient theoretical validation. Here, we revisit popular legacy effect analyses using the International Tree-Ring Data Bank (ITRDB) and employ a synthetic data simulation to disentangle four key variables influencing the magnitude of legacy effects. We show that legacy effects i) are mainly influenced by the overall auto-correlation of radial growth time series, ii) depend on climate-growth cross-correlation, iii) are directly proportional to the year-to-year variability of the growth time series, and iv) scale with the chosen extreme event threshold. Our analysis revealed that legacy effects are a direct outcome of the omnipresent biological memory. We further found that the interpretation of legacy effects following individual drought events at specific sites is challenged by high stochasticity, and show that the commonly perceived stronger legacy effects for conifers are the result of higher auto-correlation compared to deciduous broadleaves. Given that the existing literature has not sufficiently addressed biological memory, we present two pathways to improve future assessment and interpretation of legacy effects. First, we provide a simulation algorithm to a posteriori account for auto-correlated residuals of the initial regression model between growth and climate, i.e. a corrected Null model to determine statistical significance, thereby retrospectively adjusting expectations for “normal” growth variability. The second pathway is to a priori include lagged climate parameters in the regression model. This substantially reduces the magnitude of observed legacy effects and thus challenges us to revisit estimates of drought-induced growth deviations by considering the full spectrum of expected growth behavior.
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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 | 0,011 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».