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Enregistrement W1999751747 · doi:10.1890/13-0066.1

Latent resilience in ponderosa pine forest: effects of resumed frequent fire

2013· article· en· W1999751747 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensCanadian Parks and Wilderness Society
Organismes subventionnairesRocky Mountain Research StationU.S. Forest Service
Mots-clésEcologyResilience (materials science)Fire ecologyGeographyEnvironmental scienceAgroforestryBiologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological systems often exhibit resilient states that are maintained through negative feedbacks. In ponderosa pine forests, fire historically represented the negative feedback mechanism that maintained ecosystem resilience; fire exclusion reduced that resilience, predisposing the transition to an alternative ecosystem state upon reintroduction of fire. We evaluated the effects of reintroduced frequent wildfire in unlogged, fire-excluded, ponderosa pine forest in the Bob Marshall Wilderness, Montana, USA. Initial reintroduction of fire in 2003 reduced tree density and consumed surface fuels, but also stimulated establishment of a dense cohort of lodgepole pine, maintaining a trajectory toward an alternative state. Resumption of a frequent fire regime by a second fire in 2011 restored a low-density forest dominated by large-diameter ponderosa pine by eliminating many regenerating lodgepole pines and by continuing to remove surface fuels and small-diameter lodgepole pine and Douglas-fir that established during the fire suppression era. Our data demonstrate that some unlogged, fire-excluded, ponderosa pine forests possess latent resilience to reintroduced fire. A passive model of simply allowing lightning-ignited fires to burn appears to be a viable approach to restoration of such forests.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · 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