The effects of seed source health on whitebark pine (<i>Pinus albicaulis</i>) regeneration density after wildfire
Notice bibliographique
Résumé
Whitebark pine (Pinus albicaulis Engelm.) populations are declining nearly rangewide from a combination of factors, including mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae Hopkins, 1902) outbreaks, the exotic pathogen Cronartium ribicola J.C. Fisch. 1872, which causes the disease white pine blister rust, and successional replacement due to historical fire exclusion practices. With high mortality in cone-bearing whitebark pine, seed production may not be sufficient to support natural regeneration after disturbance such as wildfire. Our objective was to examine the relationship between whitebark pine seed source health and whitebark pine regeneration density in adjacent burns. We sampled regeneration and seed source health in 15 burns within six national forests and three Wilderness Areas in Montana, ranging from 5 to 23 years old. We found a significant, positive relationship between seed source health and seedling density in adjacent burns. Natural regeneration was sparse when the proportion of damaged or dead whitebark pine in the seed source exceeded 50%. Factors that influenced the presence of whitebark pine regeneration within a burn included both vegetation cover and potential solar radiation. Sites closer to seed sources had higher probabilities of seedling occurrence, but seedlings were present throughout most burns. Our results suggest that managers can prioritize restoration plantings of whitebark pine seedlings after wildfire based on the health status of the nearest seed sources.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».