Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 découle