MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1761065117 · doi:10.1139/x2012-010

Woody debris and tree regeneration dynamics following severe wildfires in Arizona ponderosa pine forests

2012· article· en· W1761065117 sur OpenAlexvenueno aff
John P. Roccaforte, Peter Z. Fulé, W. Walker Chancellor, Daniel C. Laughlin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSnagCoarse woody debrisChronosequenceShrublandEnvironmental scienceRegeneration (biology)DebrisDeciduousBasal areaEcologyWoody plantForest ecologyFire regimeForest dynamicsForestryAgroforestryEcosystemBiologyHabitatGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations112
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207