The influence of landscape‐level heterogeneity in fire frequency on canopy composition in the boreal forest of eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Question Will a three‐fold variation in fire frequency among large patches (≈10 5 –10 6 ha) of boreal forest generate differences in canopy composition and, more specifically, will it influence the relative abundance of species with regard to their typical position along the succession gradient. Location A landscape of 1.6 Mha in the boreal forest of eastern Canada (Quebec). Methods We sampled 160 circular plots in closed‐canopy forest in which we measured canopy vegetation composition, local fire history (time since last fire) and edaphic conditions. We conducted multivariate analyses ( NMDS , multi‐response permutation procedure) and pair‐wise comparisons to probe differences in canopy composition between areas of contrasting fire frequency before and after controlling for the influence of local environmental factors. Results There are significant differences between areas of contrasting fire frequency in terms of relative species abundance, even after analytically removing the effect of important local environmental factors. In old stands, Picea mariana is significantly more abundant in high fire frequency areas while Abies balsamea is significantly more abundant in low fire frequency areas, both before and after controlling for local environmental factors, including time since last fire. Young stands do not differ in terms of individual species relative abundance but show more variability among stands in low fire frequency areas. Main conclusion The low fire frequency areas allow late‐successional specialist A. balsamea to dominate over ubiquitous successional generalist P. mariana because of the typically longer time elapsed since the last fire. This suggests that succession from P. mariana to A. balsamea can occur long after what is typically covered by dendroecologically reconstructed fire history in this type of boreal landscape (> 200–300 yr).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».