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Enregistrement W4408604978 · doi:10.1038/s41586-025-08692-x

Widespread slow growth of acquisitive tree species

2025· article· en· W4408604978 sur OpenAlexafffund
Laurent Augusto, R Borelle, Antra Boča, Lucie Bon, Christophe Orazio, Ander Arias‐González, Mark R. Bakker, Nahia Gartzia‐Bengoetxea, Harald Auge, Frédéric Bernier, Alejandro Cantero, Jeannine Cavender‐Bares, António Correia, An De Schrijver, Julio Javier Díez, Nico Eisenhauer, Mariangela N. Fotelli, Gildas Gâteblé, Douglas L. Godbold, M Gomes-Caetano-Ferreira, Michael J. Gundale, Hervé Jactel, Julia Koricheva, Mattias C. Larsson, Vito Armando Laudicina, Arnaud Legout, Jorge Martín‐García, W. L. Mason, Céline Meredieu, Simone Mereu, Rebecca Montgomery, Brigitte Musch, Bart Muys, Éric Paillassa, Alain Paquette, John D. Parker, William C. Parker, Quentin Ponette, C.K. Reynolds, M. J. Rozados-Lorenzo, Ricardo Ruíz‐Peinado, Xabier Santesteban Insausti, Michael Scherer‐Lorenzen, Francisco Javier Silva Pando, Aino Smolander, Gavriil Spyroglou, E B Teixeira-Barcelos, Elena Vanguelova, Kris Verheyen, Lars Vesterdal, Marie Charru

Notice bibliographique

RevueNature · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaInterregNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceMendelova Univerzita v BrněDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigAgence Nationale de la RechercheNovo Nordisk FondenDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésEcologyBiologyBiomass (ecology)TraitClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trees are an important carbon sink as they accumulate biomass through photosynthesis1. Identifying tree species that grow fast is therefore commonly considered to be essential for effective climate change mitigation through forest planting. Although species characteristics are key information for plantation design and forest management, field studies often fail to detect clear relationships between species functional traits and tree growth2. Here, by consolidating four independent datasets and classifying the acquisitive and conservative species based on their functional trait values, we show that acquisitive tree species, which are supposedly fast-growing species, generally grow slowly in field conditions. This discrepancy between the current paradigm and field observations is explained by the interactions with environmental conditions that influence growth. Acquisitive species require moist mild climates and fertile soils, conditions that are generally not met in the field. By contrast, conservative species, which are supposedly slow-growing species, show generally higher realized growth due to their ability to tolerate unfavourable environmental conditions. In general, conservative tree species grow more steadily than acquisitive tree species in non-tropical forests. We recommend planting acquisitive tree species in areas where they can realize their fast-growing potential. In other regions, where environmental stress is higher, conservative tree species have a larger potential to fix carbon in their biomass. Under field conditions, acquisitive tree species generally grow slowly, whereas conservative species show generally higher realized growth, owing to their ability to tolerate unfavourable environmental conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations40
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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