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Enregistrement W199510659

Fire scars reveal variability and dynamics of eastern fire regimes

2006· article· en· W199510659 sur OpenAlexaboutno aff
Richard P. Guyette, Daniel C. Dey, Michael C. Stambaugh, Rose‐Marie Muzika

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFire regimeGeographyPopulationPhysical geographyFire ecologyEnvironmental scienceSpatial ecologyEcosystemClimatologyEcologyDemographyGeologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fire scar evidence in eastern North America is sparse and complex but shows promise in defining the dynamics of these fire regimes and their influence on ecosystems. We review fire scar data, methods, and limitations, and use this information to identify and examine the factors influencing fire regimes. Fire scar data from studies at more than 40 sites in Eastern North America document fire regimes in forests with oak. Fire frequency was highly variable in both time and space even at regional scales (less than 500,000 ha). Many sites burned frequently (2- to 3-year mean fire intervals) while nearby sites (less than 40 km distant) burned infrequently (mean fire intervals more than 20 years). The fire scar record shows that major factors controlling temporal differences in fire regimes are changes in human population density, culture, and annual drought. Spatial differences in fire regimes are influenced by regional temperature, human population density, and topographic resistance to the spread of fire. Severe fire years (more than 10 percent of trees scarred at the sites) were associated with strong regional droughts that covered most of the Eastern United States and southern Ontario, Canada. Major fire years in Eastern North America occurred about 3.6 times per century before suppression efforts in forests with an oak component. Fire regimes with numerous human ignitions were more influenced by droughts. We synthesize mean fire intervals during the pre-European settlement period using an empirically derived regression model. The model was developed using two variables to predict broad scale spatial differences in fire frequency based on fire interval data derived from dendrochronologically dated fire scarred trees. Sixty-three percent of the variance in mean fire intervals was explained by mean maximum temperature and 12 percent by mapped human population density and historical documentation. The model is used to map coarse scale fire intervals in forested regions of the Eastern United States.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations66
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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