Are mineral soils exposed by severe wildfire better seedbeds for conifer regeneration?
Notice bibliographique
Résumé
We examined jack pine (Pinus banksiana Lamb.), black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP), and white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) seed germination and seedling recruitment in aspen (Populus tremuloides Michx.) and conifer mixedwood stands following the 1999 Black River fire in southeastern Manitoba, Canada. Three postfire seedbed types were tested: scorched (surface litter only partially consumed), lightly burned (surface litter consumed with little or no duff consumption), and severely burned (complete consumption of litter and duff exposing mineral soil). Seeds were sown in 1999, 2000, and 2001, and each cohort was monitored for 3 years. In 1999, severely burned seedbeds had poor germination, while scorched seedbeds had the highest germination. The reverse was true in 2001. After the first growing season, continued survival of seedlings was greater on severely burned seedbeds for all three cohorts. However, better survival on severely burned seedbeds was not sufficient to overcome poor germination in 1999 and 2000. When using artificial seeding to promote conifer regeneration, we recommend a delay of one full year after a severe spring fire for jack pine and two full years for black spruce and white spruce on boreal aspen and conifer mixedwood sites.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».