Holocene fire disturbance in the boreal forest of central <scp>S</scp>weden
Notice bibliographique
Résumé
Holocene fire disturbance and vegetation history were reconstructed using macroscopic charcoal and pollen accumulation rates from two lake sediment records (Holtjärnen and Klotjärnen) collected in the boreal forest of central Sweden. The records were used to examine the potential drivers associated with changes in fire regime. Climate, vegetation and human activity were all identified as factors variously influencing the fire regime. In the early Holocene, near bicentennial fire return intervals were regionally widespread, suggesting that fire disturbance was largely regulated by climate at that time. In the mid‐ and late Holocene, vegetation exerted an important control on the fire regime. During the mid‐Holocene, the expansion of thermophilous broadleaf vegetation offset the influence of warmer climate by altering the local microclimate and by changing the structure and flammability of the available fuels. During the transition to the late Holocene, thermophilous vegetation decreased in abundance and Pinus increased, resulting in a more flammable forest even though the climate was cooling and moistening. Fire disturbance correspondingly increased. The modern boreal forest was established in the late Holocene as Picea expanded regionally as the climate cooled, moistened, and became increasingly continental. Although no change in the frequency of fire was apparent at this time, increased stand densities likely facilitated greater fuel consumption in subsequent fires. Within the last millennium, human action markedly modified the forested landscape, altering the fire 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».