Estimating consumption and remaining carbon in burned slash piles
Notice bibliographique
Résumé
Fuel reduction treatments to reduce fire risk have become commonplace in the fire adapted forests of western North America. These treatments generate significant woody debris, or slash, and burning this material in piles is a common and inexpensive approach to reducing fuel loads. Although slash pile burning is a common practice, there is little information on consumption or even a common methodology for estimating consumption. As considerations of carbon storage and emissions from forests increase, better means of quantifying burn piles are necessary. This study uses two methods, sector sampling and a form of line intersect sampling, for estimating both the percent consumption and conversion to charcoal in slash piles of ponderosa pine ( Pinus ponderosa Douglas ex P. Lawson & C. Lawson) in northern Arizona, USA. On average, burning released between 92% and 94% of the carbon in each slash pile to the atmosphere and converted between 0.05 and 0.34 Mg C·ha–1 to charcoal across the treatment area. These results demonstrate that burning slash piles converts significant quantities of carbon stored in wood to atmospheric carbon and charcoal, both of which should be considered as forest carbon accounting is further refined. Sector sampling and line intersect strategies produced similar estimates of consumption; however, the line intersect protocol was more easily and rapidly implemented.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».