The legacy of mid‐Holocene fire on a Tasmanian montane landscape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To assess the long‐term impacts of landscape fire on a mosaic of pyrophobic and pyrogenic woody montane vegetation. Location South‐west T asmania, A ustralia. Methods We undertook a high‐resolution multiproxy palaeoecological analysis of sediments deposited in L ake O sborne ( H artz M ountains N ational P ark, southern T asmania), employing analyses of pollen, macroscopic and microscopic charcoal, organic and inorganic geochemistry and magnetic susceptibility. Results Sequential fires within the study catchment over the past 6500 years have resulted in the reduction of pyrophobic rain forest taxa and the establishment of pyrogenic E ucalyptus ‐dominated vegetation. The vegetation change was accompanied by soil erosion and nutrient losses. The rate of post‐fire recovery of widespread rain forest taxa ( N othofagus cunninghamii and E ucryphia spp.) conforms to ecological models, as does the local extinction of fire‐sensitive rain forest taxa ( N othofagus gunnii and C upressaceae) following successive fires. Main conclusions The sedimentary analyses indicate that recurrent fires over several centuries caused a catchment‐wide transition from pyrophobic rain forest to pyrophytic eucalypt‐dominated vegetation. The fires within the lake catchment during the 6500‐year long record appear to coincide with high‐frequency E l N iño events in the equatorial Pacific Ocean, signalling a potential threat to these highly endemic rain forests if E l N iño intensity amplifies as predicted under future climate scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».