Advancements in ecological niche models for forest adaptation to climate change: a comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
Climate change poses significant challenges to the health and functions of forest ecosystems. Ecological niche models have emerged as crucial tools for understanding the impact of climate change on forests at the population, species, and ecosystem levels. These models also play a pivotal role in developing adaptive forest conservation and management strategies. Recent advancements in niche model development have led to enhanced prediction accuracy and broadened applications of niche models, driven using high-quality climate data, improved model algorithms, and the application of landscape genomic information. In this review, we start by elucidating the concept and rationale behind niche models in the context of forestry adaptation to climate change. We then provide an overview of the advancements in occurrence-based, trait-based, and genomics-based models, contributing to a more comprehensive understanding of species responses to climate change. In addition, we summarize findings from 338 studies to highlight the progress made in niche models for forest tree species, including data sources, model algorithms, future climate scenarios used and diverse applications. To assist researchers and practitioners, we provide an exemplar data set and accompanying source code as a tutorial, demonstrating the integration of population genetics into niche models. This paper aims to provide a concise yet comprehensive overview of the continuous advancements and refinements of niche models, serving as a valuable resource for effectively addressing the challenges posed by a changing climate.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».