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Enregistrement W1982940031 · doi:10.1071/wf09056

Does the post-fire organic layer compress beneath the snowpack?

2010· article· en· W1982940031 sur OpenAlexaffabout
Tadeusz B. Splawinski, David F. Greene, Sylvie Gauthier, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalNatural Resources CanadaConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorealSnowSnowpackEnvironmental scienceFire regimeCompression (physics)TaigaGeologyPhysical geographyForestryGeographyEcologyGeomorphologyMaterials scienceArchaeologyComposite materialEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that post-fire duff layers that are thin or of lower porosity greatly enhance juvenile survivorship of sexually recruiting boreal plant species. Nonetheless, there has been no study on duff compaction by snow following charring. We examined post-fire duff depth for the first 3 years (two winters) after a 2006 wildfire in the boreal forest of north-western Quebec. We found that (1) significant compression was common, with (2) a positive relationship between the initial thickness of the burned organic layer depth and the subsequent amount of compression. The proportional compression rate was, however, roughly constant: ∼14% after 2 years regardless of initial post-fire duff depth. We conclude that this amount of compression is too little to significantly impact post-fire seedling recruitment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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