Seed and bud legacies interact with varying fire regimes to drive long-term dynamics of boreal forest communities
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable forest management that employs the emulation of natural disturbance paradigm develops plans based on disturbance-driven forest succession. However, most research on forest succession has focused primarily on postdisturbance species change, often ignoring predisturbance legacies. We used the FORECAST ecosystem management model and a newly created natural regeneration submodel to examine the interaction of fire severity, fire frequency, and natural regeneration to produce multicycle dynamics of white spruce (Picea glauca (Moench) Voss), lodgepole pine (Pinus contorta Dougl. ex Loud.), and trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) in a western Canadian boreal forest. We simulated 19 different scenarios in a factorial disturbance experiment of three severities and six frequencies and a no-disturbance scenario. Our simulations resulted in a wide diversity of boreal forest community types, including trembling aspen dominated mixedwoods with high-frequency (75 year), high-severity (100% mortality) fires, and nearly pure lodgepole pine stands at midfrequency (100125 year) and high-severity fires. With the unvarying disturbance regimes we used, a variety of different but recurring temporal patterns emerged. We show that the loss of seed source legacies reinforces the disturbance-driven species dominance, demonstrating community inertia. This study provides a long-term perspective to boreal forest management that demonstrates the role of disturbance and legacies in long-term dynamics.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».