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Enregistrement W4249543397 · doi:10.5194/egusphere-egu21-15377

Tree vitality and forest health: any better indicators?

2021· preprint· en· W4249543397 sur OpenAlexaff
Paolo Cherubini, Giovanna Battipaglia, John L. Innes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitalityDendrochronologyCrown (dentistry)Tree healthTree (set theory)ProductivityEnvironmental scienceEcologyForestryBiologyGeographyMathematicsMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest health, although not yet unanimously defined, has been monitored in the past forty years assessing tree vitality, trying to estimate tree photosynthesis rates and productivity. Used in monitoring forest decline in Central Europe since the 1980s, crown foliage transparency has been commonly believed to be the best indicator of tree condition in relation to air pollution, although annual variations appear more closely related to water stress. Although crown transparency is not a good indicator of tree photosynthesis rates, defoliation is still one of the most used indicators of tree vitality. Tree rings have been often used as indicators of past productivity. However, long-term tree-growth trends are difficult to interpret because of sampling bias, and ring-width patterns do not provide any information about tree physiological processes. In the past two decades, tree-ring carbon and oxygen stable isotopes have been used to reconstruct the impact of past climatic events, such as drought. They have proven to be useful tools for retrospectively understanding physiological processes and tree response to stress factors. Tree-ring stable isotopes integrate crown transpiration rates and photosynthesis rates and may enhance our understanding of tree vitality. They are promising indicators of tree vitality. We call for the use of tree-ring stable isotopes in future monitoring programmes.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,005

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeObservationnel
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
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