Notice bibliographique
Résumé
Major forest types that are characterized by nonlethal understory fire regimes include those where ponderosa pine or Jeffrey pine has been a major component either as a fire-maintained seral type or as the self-perpetuating climax (table 5-1). This includes extensive areas throughout the Western United States from northern Mexico to southern British Columbia, Canada (Little 1971). Also, sizeable areas of open woodlands dominated by Oregon white oak, California black oak, blue oak, or Digger pine were characterized by frequent understory fires largely due to deliberate burning by Native Americans (Boyd 1986; Lewis 1973). These occurred in relatively dry areas west of the Cascades and Sierra Nevada from the southwest corner of British Columbia to southern California. Recent studies suggest that large areas of the redwood forest in coastal northern California were characterized by frequent understory fires resulting from burning by Native Americans (Brown and Swetnam 1994; Duncan 1992; Finney and Martin 1989; Greenlee and Langenheim 1990). Additionally, portions of other forest types may also have had understory fire regimes. For example, some areas of interior Douglas-fir near the drought-caused lower timberline in the higher valleys of the Rocky Mountains may have been maintained in open condition in understory fire regimes (Arno and Gruell 1983; Arno and Hammerly 1984). Nevertheless, most of this type is best represented by the mixed regime.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».