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Enregistrement W4407417725 · doi:10.1111/1365-2745.70004

Individual asynchrony promotes population‐level tree growth stability

2025· article· en· W4407417725 sur OpenAlexafffund
Jingye Li, Fangliang He

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAsynchrony (computer programming)Tree (set theory)PopulationPopulation growthStability (learning theory)BiologyEcologyMathematicsDemographyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Community‐level stability is widely considered to increase with species richness and asynchrony. However, it is not well understood to what extent population‐level stability may be regulated by population size and within‐population asynchrony among individuals. Using a large set of global tree‐ring data, we quantified the effects of population size and within‐population tree growth asynchrony on the temporal stability of population‐level tree growth rate. We also examined the relationship between the global distributions of within‐population tree growth asynchrony and population‐level tree growth stability. The results showed that population‐level tree growth stability asymptotically increased with population size and quickly levelled off at an average population size of 26. After population size was controlled, population‐level tree growth stability increased with within‐population tree growth asynchrony ( R 2 = 0.54). Globally, population‐level tree growth stability was 52% higher than individual‐level tree growth stability on average. This percentage varied considerably across climate zones and was highest in the Tropical zone (84%) due to its highest within‐population asynchrony, while lowest in the Dry zone (34%) due to its lowest asynchrony. Synthesis . Our results indicate that individual asynchrony plays a primary role in stabilizing population‐level tree growth rate, followed by population size. This finding highlights the importance of individual‐level differences in alleviating environmental stresses on forest growth.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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