Early regeneration and growth dynamics of <i>Populus tremuloides</i> suckers in relation to fire severity
Notice bibliographique
Résumé
Four boreal mixedwood stands burned by the 1999 Black River wildfire in southeastern Manitoba were sampled to determine the effect of fire severity on density and diameter and height growth of trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) suckers during the first three postfire years. Analysis of covariance, using prefire aspen basal area as the covariate, indicated that fire severity significantly affected postfire aspen sucker density, with significantly lower density found on severely burned plots. Changes in aspen sucker density over the three postfire years depended on fire severity, with significant changes observed only on scorched and lightly burned plots. Sucker mortality was positively related to the initial sucker density, with more than 80% of the total variance being explained. Fire severity significantly affected the growth of dominant aspen suckers in the first, but not the second and the third, postfire years. The first year of growth initially increased and then remained stable with the increase in density, while the second and third years of growth were not affected by density. Since fire severity within and (or) among burned stands is inherently heterogeneous, the effect of fire severity must be taken into account in predicting postfire density and growth of aspen suckers.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».