An integrative urban tree risk index as a novel framework for risk assessment: A case study of Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Urban trees provide essential ecosystem services in cities, but are increasingly at risk from climate extremes, urban stressors, and pests and diseases. Assessing and managing these risks is vital to maintaining the benefits urban forests offer to communities. These challenges highlight the need for robust, integrative tools to assess species-specific vulnerability and support evidence-based urban forest management. Here, we introduce the Urban Tree Risk Index ( UTRI ), a novel integrative framework designed to evaluate the vulnerability of urban tree species. The UTRI incorporates five components: climatic safety margins (reflecting exposure to climates outside the species’ tolerance limits), species abundance (affecting risk of disease spread), tree size and age (both affecting risk of mortality), and four key ecophysiological traits (associated with tolerance or resistance to stressors: leaf nitrogen content, seed mass, specific leaf area, and wood density). We assessed the urban forest of Montreal, Canada, and our results suggest substantial variability in safety margins across species, with many already experiencing conditions near or beyond their climatic thresholds. Notably, the five most abundant species, including Acer platanoides and A. saccharinum , constitute nearly half of Montreal’s urban forest and rank among the most vulnerable species according to UTRI , due to their high abundance, low climate resilience, and high climate vulnerability. By analysing with combined climate, demographic and ecophysiological trait data, the UTRI provides an integrative risk assessment, highlighting vulnerable species and locations, and supporting strategic urban forest management to enhance resilience under future climate challenges. • The Urban Tree Risk Index quantifies tree vulnerability to climate stress. • The index integrates climate and demographic metrics with trait data. • The index can identify resilient tree species and prioritise species monitoring. • The index enhances decision-making and can support sustainable urban forestry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».