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Enregistrement W2017191846 · doi:10.1139/x07-079

A stand-replacing fire history in upper montane forests of the southern Rocky Mountains

2007· article· en· W2017191846 sur OpenAlexvenueno aff
Ellis Q. Margolis, Thomas W. Swetnam, Craig D. Allen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSandia National Laboratories
Mots-clésDendrochronologyFire historyElevation (ballistics)LoggingForestryGeographyPhysical geographyEcosystemFire ecologySalvage loggingFire regimeMontane ecologyEcologyForest ecologyArchaeologyClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dendroecological techniques were applied to reconstruct stand-replacing fire history in upper montane forests in northern New Mexico and southern Colorado. Fourteen stand-replacing fires were dated to 8 unique fire years (1842–1901) using four lines of evidence at each of 12 sites within the upper Rio Grande Basin. The four lines of evidence were (i) quaking aspen ( Populus tremuloides Michx.) inner-ring dates, (ii) fire-killed conifer bark-ring dates, (iii) tree-ring width changes or other morphological indicators of injury, and (iv) fire scars. The annual precision of dating allowed the identification of synchronous stand-replacing fire years among the sites, and co-occurrence with regional surface fire events previously reconstructed from a network of fire scar collections in lower elevation pine forests across the southwestern United States. Nearly all of the synchronous stand-replacing and surface fire years coincided with severe droughts, because climate variability created regional conditions where stand-replacing fires and surface fires burned across ecosystems. Reconstructed stand-replacing fires that predate substantial Anglo-American settlement in this region provide direct evidence that stand-replacing fires were a feature of high-elevation forests before extensive and intensive land-use practices (e.g., logging, railroad, and mining) began in the late 19th century.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations93
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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