<scp>PhenoCaB</scp>: a new phenological model based on carbon balance in boreal conifers
Notice bibliographique
Résumé
Summary Traditional phenological models use chilling and thermal forcing (temperature sum or degree‐days) to predict budbreak. Because of the heightening impact of climate and other related biotic or abiotic stressors, a model with greater biological support is needed to better predict budbreak. Here, we present an original mechanistic model based on the physiological processes taking place before and during budbreak of conifers. As a general principle, we assume that phenology is driven by the carbon status of the plant, which is closely related to environmental variables and the annual cycle of dormancy–activity. The carbon balance of a branch was modelled from autumn to winter with cold acclimation and dormancy and from winter to spring when deacclimation and growth resumption occur. After being calibrated in a field experiment, the model was validated across a large area (> 34 000 km2), covering multiple conifers stands in Québec (Canada) and across heated plots for the SPRUCE experiment in Minnesota (USA). The model accurately predicted the observed dates of budbreak in both Québec (±3.98 d) and Minnesota (±7.98 d). The site‐independent calibration provides interesting insights on the physiological mechanisms underlying the dynamics of dormancy break and the resumption of vegetative growth in spring.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».