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Enregistrement W4392582209 · doi:10.5194/egusphere-egu24-8689

Understanding Urban Tree Ecophysiology Worldwide: Unveiling the Urban Trees Ecophysiology Network (UTEN)

2024· preprint· en· W4392582209 sur OpenAlexaff
Yakir Preisler, Meghan Blumstein, Maria Paula Cuervo, Xue Feng, Erez Feuer, Jessica Gersony, William M. Hammond, Grace P. John, Marylou Mantova, Yair Mau, Clara Nibbelink, Alessandro Ossola, Alain Paquette, Renee Prokopavicius-Marchin, Tim Rademacher, Kaisa Rissanen, Robert P. Skelton, Einat Shemesh‐Mayer, Jean V. Wilkening, Daniel M. Johnson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLeaf Properties and Growth Measurement
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcophysiologyTree (set theory)EcologyBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the ongoing surge of urbanization, a majority of the world's population now resides in urban areas exposed to various environmental stressors. Cities, experiencing temperatures up to 10°C higher than nearby rural areas due to energy consumption and urban infrastructure, necessitate urgent measures to address these challenges, especially in the context of climate change and projected urban population growth. In this landscape, the amplification of tree canopy cover emerges as a potent instrument, with the potential to elevate the quality of urban life significantly. Trees, with their multifaceted benefits—including the reduction of energy consumption, reducing thermal stress and local temperatures via shading and transpiration, mitigation of air pollution, and the overall enhancement of well-being—stand as indispensable contributors. However, the resilience of urban trees is constantly tested by a wide range of abiotic and biotic stressors, accentuated by the formidable impacts of climate change, jeopardizing their functionality, productivity, and survival, reducing their cooling potential and other ecosystem services. Therefore, understanding the intricate relationship between urban environments and the ecophysiology of trees is crucial for addressing climate change, promoting urban forest health, and making informed decisions. To tackle that, the Urban Tree Ecophysiology Network (UTEN) has been established as a global collaboration platform involving researchers, stakeholders, and municipalities. UTEN aims to investigate two fundamental questions: how the urban environment affects tree functionality and health, and how trees modify the microclimate of cities at different biomes. Employing a comprehensive campaign-based approach, accompanied by high-resolution IoT sensors, we continuously measure trees' transpiration, growth, and diameter changes, as well as the surrounding temperature and relative humidity. Additionally, seasonal physiological measurements are employed to assess tree health and functionality. These shared and aggregated data empower researchers to address common questions related to tree health and stress in the face of a changing climate. Furthermore, network nodes can leverage the accumulated knowledge to explore site-specific inquiries tailored to their own urban realities. Through cultivating international collaboration and robust data sharing, UTEN is committed to optimizing the ecosystem services rendered by urban trees. This expansive network, currently encompassing 12 cities across multiple continents, is dedicated to deepening our comprehension of the intricate interplay between trees and the urban environment, thereby paving the way for a more resilient and sustainable urban future. In our presentation, we will share the preliminary outcomes gleaned from approximately one year of meticulous measurements, offering initial insights and preliminary conclusions drawn from these initial findings.  

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,119 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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