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Enregistrement W2035998037 · doi:10.1890/060161

Forest fire and climate change in western North America: insights from sediment charcoal records

2007· review· en· W2035998037 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2007
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensRoyal British Columbia MuseumSimon Fraser UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVegetation (pathology)Climate changeFire regimeCharcoalFire ecologyEnvironmental scienceEcosystemRange (aeronautics)Physical geographyDisturbance (geology)GeographyClimatologyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Millennial-scale records of forest fire provide important baseline information for ecosystem management, especially in regions with too few recent fires to describe the historical range of variability. Charcoal records from lake sediments and soil profiles are well suited for reconstructing the incidence of past fire and its relationship to changing climate and vegetation. We highlight several records from western North America and their relevance in reconstructing historical forest dynamics, fire–climate relationships, and feedbacks between vegetation and fire under climate change. Climatic effects on fire regimes are evident in many regions, but comparisons of paleofire records sometimes show a lack of synchrony, indicating that local factors substantially affect fire occurrence, even over long periods. Furthermore, the specific impacts of vegetation change on fire regimes vary among regions with different vegetation histories. By documenting the effects on fire patterns of major changes in climate and vegetation, paleo-fire records can be used to test the mechanistic models required for the prediction of future variations in fire.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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