Prescribed fire effects on the herbaceous layer of mixed-oak forests
Notice bibliographique
Résumé
In 1994, a multidisciplinary project was established to study the effects of prescribed fire on oak forests in southern Ohio. Here we describe the herbaceous layer response to fires over a 5-year period. In four study sites, treatments imposed were unburned, periodic (1996 and 1999), and annual (19961999) fires. Sample plots (n = 108) were stratified by an integrated moisture index. Species' frequencies were recorded annually, and a total of 452 species (97% native) were documented. Though species composition was significantly affected by fire, the effects were shown by ordination to be small in magnitude relative to overall compositional variation. Burned areas developed greater small-scale species richness as grasses, summer forbs, and seed-banking species increased in frequency; however, these changes were also not large in magnitude. Though a few species increased substantially via germination after fire, most common species exhibited frequency increases or decreases of <10% on burned units. Fire effects on vegetation were largely similar between annual and periodic burns and also among integrated moisture index classes. Direct fire effects on vegetation were limited by the dormant-season timing of burns and the resprouting of woody plants. Indirect effects were limited, as fires caused relatively minor changes in forest structure and resource availability in these long-unburned forests.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».