A field experiment informs expected patterns of conifer regeneration after disturbance under changing climate conditions
Notice bibliographique
Résumé
Climate change may inhibit tree regeneration following disturbances such as wildfire, altering post-disturbance vegetation trajectories. We implemented a field experiment to examine the effects of manipulations of temperature and water on ponderosa pine (Pinus ponderosa Douglas ex P. Lawson & C. Lawson) and Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) seedlings planted in a low-elevation, recently disturbed setting of the Colorado Front Range. We implemented four treatments: warmed only (Wm), watered only (Wt), warmed and watered (WmWt), and control (Co). We found that measures of growth and survival varied significantly by treatment type. Average growth and survival was highest in the Wt plots, followed by the Co, WmWt, and Wm plots, respectively. This general trend was observed for both conifer species, although average growth and survival was generally higher in ponderosa pine than in Douglas-fir. Our findings suggest that warming temperatures and associated drought are likely to inhibit post-disturbance regeneration of ponderosa pine and Douglas-fir in low-elevation forests of the Colorado Front Range and that future vegetation composition and structure may differ notably from historic patterns in some areas. Our findings are relevant to other forested ecosystems in which a warming climate may similarly inhibit regeneration by dominant tree species.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».