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Enregistrement W2030640161 · doi:10.1139/x04-023

Fire history in relation to site type and vegetation in Vienansalo wilderness in eastern Fennoscandia, Russia

2004· article· en· W2030640161 sur OpenAlexvenueno aff
Tuomo Wallenius, Timo Kuuluvainen, Ilkka Vanha‐Majamaa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademy of Finland
Mots-clésVegetation (pathology)Fire regimeBorealTaigaPhysical geographyFire historyVegetation typeFire ecologyGeographyCharcoalDisturbance (geology)SwampWilderness areaForestryDendrochronologyEnvironmental scienceEcologyWildernessGeologyArchaeologyGrasslandEcosystemClimate changeGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A wildfire area in a boreal forest landscape dominated by Pinus sylvestris L., in the Vienansalo wilderness area in eastern Fennoscandia, was examined for its spatial characteristics and fire history. The boundaries of the 360-ha fire that occurred in 1969 were mapped, and the vegetation types of burnt and unburnt areas were inventoried. Fire history was investigated in 40 study plots, and fire scars, tree ages, and charcoal in peat or soil were used for evidence of past fires. The complex shape of the 1969 fire and the detected small-scale variation in past fire frequencies were concordant with the existing small-scale variation in site moisture and vegetation characteristics in the area. Moist depressions, swamps, and more fertile forest patches dominated by Picea abies (L.) Karst. often did not burn when the nearby dryish forest type did. There was also temporal variability in fire frequency. An abrupt increase in the number of fires occurred in the late 17th century. In the mid-19th century, both the number of fires and the annually burnt area in the region decreased. Our results show that in the examined wildfire area, there has been considerable and consistent small-scale spatial variation in fire frequency and that historical fire regime evidently has been strongly affected by human activity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations95
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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