A global network to study the impact of climatic stress on tree architecture and phenology, as a contribution to forest decline
Notice bibliographique
Résumé
We present a study at international scale examining the influence of climate change and extreme events on tree architectural development and leaf area, and its potential contribution to forest decline. 15 conifers from Mediterranean Europe, southwestern USA and Canada were studied along altitudinal and climate gradients. We developed a model to simulate the climate - leaf area relationship based on branch length growth, architectural parameters (branching rate, polycyclism rate and sexuality), and leaf number and size. In both Europe and America, repeated droughts and heat waves considerably reduced branch vigor for all species at all sites, leading to low polycyclism and branching rates, short needles and small number of needles per shoot, and thus to a significant leaf area deficit. Climate variability and extreme climate events have both short term and long lasting impacts on leaf area through their control of tree architectural development. The slow recovery of these coniferous trees from branch deficits, hold back tree potential leaf area for many years after a prolonged or severe stress. The positive effect of repeated good years on branching rates may help trees overcoming usual climate variability, but make them more vulnerable to following extreme events. The long lasting reduction of the potential leaf area induced by the branching deficit has physiological effects that influence tree susceptibility to mortality, and may contribute to delayed forest decline and dieback.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».