Can scar-based fire history reconstructions be biased? An experimental study in boreal Scots pine
Notice bibliographique
Résumé
Determining forest fire history is commonly based on fire scar dating with dendrochronological methods. We used an experimental setup to investigate the impacts of low-intensity prescribed fire on fire scar formation 8 years after fire in 12 young managed Scots pine (Pinus sylvestris L.) stands. Five stands were between 30 and 35 years old and seven were 45 years old at the time of burning. A total of 217 fire scars were recorded in 142 trees. The number of separate scars per tree originating from a single fire ranged from 1 to 6, with 67% of the trees having just one scar. The proportion of fire-scarred trees out of all trees per plot ranged from 0% to 30%, averaging 16.5% in young stands and 2.8% in older stands. Four of the 12 burned plots did not have any trees with fire scars, and these were all in the older age group. This means that in the older stands, in only three of seven plots (43%) did the fire leave scars from which fire can potentially be detected and dated afterwards. Our results suggest that fire scar dating in Scots pine dominated forests may underestimate fire frequency, area, and the importance of historically common low-intensity surface fires in dendrochronological reconstructions of past fire histories.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».