Historical high-severity fire patches in mixed-conifer forests
Notice bibliographique
Résumé
Two ends of the fire regime spectrum are a frequent low-intensity fire regime and an infrequent high-intensity fire regime, but intermediate fire regimes combine high- and low-severity fire over space and time. We used fire-scar and tree-age data to reconstruct fire regime attributes of mixed-conifer and aspen forests in the North Rim area of Grand Canyon National Park, with a goal of estimating patch sizes of historical high-severity fire and comparing them with modern patch sizes. We used three methods based on (i) aspen groves, (ii) even-aged stands, and (iii) inverse distance weighting, to estimate occurrence and patch sizes of historical high-severity fire. Evidence of high-severity fire was common in the 1800s, and high-severity fire years were associated with drought. High-severity fire patch sizes likely ranged from 10−1 to 102 ha. However, the forest is quite young, and we cannot rule out a historical large high-severity fire that could have reinitiated much of the 1400 ha study area. Fire scars, which are indicative of low-severity fire, were also common. Historical fire was likely heterogeneous across the landscape. Maintaining heterogeneity of fire severity, size, and frequency would promote heterogeneity of forest structure and composition and resilience to future disturbances.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».