Mutual regularity of spring phenology of some boreal tree species: predicting with other species and phenological models
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Notice bibliographique
Résumé
Phenological models constructed from observations of one species are often extrapolated to predict the phenology of other species. In this study, time series of the flowering and bud burst of several boreal zone trees were collected. The observation series were regressed against each other in pairs to test mutual variation. In addition, two models of phenology, one based on chilling requirement, and the other assuming ontogenetic development starting from a signal from the light climate were fitted to the phenological time series. The root mean square error of the regression models forecasting one observation series with another was quite constant for all event pairs, and the smaller the closer in time the events took place. It seems that different plant species react to climate variables in a similar manner, thus the use of the same models for different species and phenomena is justified. The light climate triggered model, albeit more simple, gave estimates that were better than those of the regression models between the events, while the average residuals of the estimates from the chilling triggered model were considerably larger. It was concluded that the chilling requirement component was redundant for prediction accuracy in the spring phenology models of boreal trees.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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.
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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 découle