Fuel treatment effects on stand-level carbon pools, treatment-related emissions, and fire risk in a Sierra Nevada mixed-conifer forestPublication No. 143 of the National Fire and Fire Surrogate Project.
Notice bibliographique
Résumé
Policies have been enacted to encourage carbon (C) sequestration through afforestation, reforestation, and other silvicultural practices; however, the effects of wildfires on forest C stocks are poorly understood. We present information from Sierran mixed-conifer forests regarding how control, mechanical, prescribed-fire, and mechanical followed by prescribed-fire treatments affected C pools. Secondly, we report CO 2 emissions from machinery and burning associated with the treatments. Lastly, the effects of treatments on the potential for C loss to wildfire are presented. The amount of aboveground C in live trees was significantly reduced in mechanical-only and mechanical plus fire treatments; C contained in dead trees was not significantly different. There was no significant difference in aboveground live and dead tree C between the fire-only and control treatments. Fire-only and mechanical plus fire treatments emitted significantly more CO 2 than the mechanical treatment and control. Modeling results for the control demonstrated 90% of the live tree C had a high (>75%) chance of being killed in a wildfire; in contrast, all three active treatments had low vulnerabilities to C loss. With wildfire severity increasing in most Sierran forests, management actions designed to increase fire resistance are justified for long-term C sequestration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».