Replication Data for: Effect of temporal aggregation and phenology on LUE model variables and productivity in two deciduous forests.
Notice bibliographique
Résumé
The integration of optical and flux data requires temporal aggregation of data. In this study, we explore the effect of temporal integration through an in-depth assessment exploring its impact and its ecological relevance. Optical remote sensing and eddy covariance flux data collected over four years from a Tropical Dry Forest (TDF) and a Deciduous Boreal Forest (DBF) were used in the analysis. Light use efficiency model variables (PAR, fAPARgreen, APARgreen, and LUE) were derived, temporally aggregated over the diurnal period at 1hr increasing intervals and compared to gross primary productivity, derived from flux measurements. Temporal aggregation analysis was performed at the seasonal scale as well as divided by phenological stage (greenup, maturity, and senescence). Seasonal aggregation analysis showed little effect on fAPARgreen derived from TDF and DBF. Aggregation of PAR, APARgreen and LUEgreen variables from TDF and DBF showed significant changes in correlation to GPP. Aggregation analysis by phenology produced contrasting results to seasonal aggregations. This was especially the case for TDF fAPAR during greenup, where aggregation produced significant changes in correlation to GPP (Δr2 ≈ 0.34-0.39, p < 0.05). A relative importance analysis provided and systematic analysis of seasonal and phenological contributions of LUE model variables to ecosystem productivity. Previous knowledge of seasonal and phenological ecosystem functions was combined with relative importance metrics to put ecological context on our results. Findings confirm that physiological and structural contributions of the LUE model change between vegetation, environmental condition and phenology.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».