Climate-sensitive models of tree mortality based on lifetime analysis and irregular permanent-plot remeasurements
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has driven forest growth modellers to develop different climate sensitivity implementations (CSIs) for their models. Among others, a model can rely on annual climate variables or average climate variables, such as 30-year normals. The novelty of this study was to develop a framework based on lifetime analysis to enable annual or average CSI in empirical models of tree mortality. Using this framework, we compared models of individual tree mortality based on an annual CSI with similar models relying on two average CSIs, one using interval-averaged climate variables, and the other, 30-year normals. We fitted these models to permanent-plot data of eight species in Ontario and tested the effects of summer and winter temperature as well as spring and summer precipitation in the models. Our results showed that the annual CSI was not superior to the average CSIs, but could be a valid alternative for some species. Warmer winter temperature was detrimental to the survival of Betula papyrifera, Picea glauca, and Pinus strobus, whereas greater spring and summer precipitation resulted in greater mortality occurrence for Picea mariana, Pinus banksiana, and Populus tremuloides. In most cases, the effects of climate variables were contrary to our initial hypotheses. We conclude that the effects of climate on tree mortality occurrence interact with other factors such as species distribution and ecophysiology.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».