Woody debris and tree regeneration dynamics following severe wildfires in Arizona ponderosa pine forests
Notice bibliographique
Résumé
Severe forest fires worldwide leave behind large quantities of dead woody debris and regenerating trees that can affect future ecosystem trajectories. We studied a chronosequence of severe fires in Arizona, USA, spanning 1 to 18 years after burning to investigate postfire woody debris and regeneration dynamics. Snag densities varied over time, with predominantly recent snags in recent fires and broken or fallen snags in older fires. Coarse woody debris peaked at > 60 Mg/ha in the time period 6–12 years after fire, a value higher than previously reported in postfire fuel assessments in this region. However, debris loadings on fires older than 12 years were within the range of recommended management values (11.2–44.8 Mg/ha). Overstory and regeneration were most commonly dominated by sprouting deciduous species. Ponderosa pine ( Pinus ponderosa C. Lawson var. scopulorum Engelm.) overstory and regeneration were completely lacking in 50% and 57% of the sites, respectively, indicating that many sites were likely to experience extended periods as shrublands or grasslands rather than returning rapidly to pine forest. More time is needed to see whether these patterns will remain stable, but there are substantial obstacles to pine forest recovery: competition with sprouting species and (or) grasses, lack of seed sources, and the forecast of warmer, drier climatic conditions for coming decades.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».