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Enregistrement W2038531732 · doi:10.1139/cjfr-2014-0322

Sugar maple (<i>Acer saccharum</i>) forests at their northern distribution limit are recurrently impacted by fire

2014· article· en· W2038531732 sur OpenAlexaffvenueabout
Vanessa Pilon, Serge Payette

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMapleAceraceaeTemperate forestTemperate rainforestEcologyYellow birchSugarTemperate climateForestryEnvironmental scienceGeographyEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sugar maple (Acer saccharum Marsh.) forest is a widespread temperate forest prevailing south of 48°N in Quebec. Windthrows are the principal disturbance maintaining the old-growth status of the forest supposedly since its postglacial establishment. Nonetheless, the presence of wood charcoal buried in several sugar maple forest soils attests to the occurrence of fire during the Holocene. In this study, we aimed to elucidate the long-term fire dynamics and species composition of three sites (Témiscamingue, Saguenay, and Gaspé peninsula) currently dominated by sugar maple situated at its northern range limit. The botanical identification and 14C dating of charcoal fragments extracted from the soil surface and the mineral soil indicate that the development of the sugar maple sites was influenced by recurrent fires at least over the last 1000 to 3500 years. Two of the studied sugar maple stands are of recent origin, with the Témiscamingue forest being established after the most recent fire in the late 18th to early 19th centuries. Our data highlight the resilience of sugar maple forests in a disturbance regime dominated by frequent fires and suggest that the northernmost sugar maple forests are young ecosystems at the Holocene timescale.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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