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Enregistrement W2048274680 · doi:10.1177/0959683607086759

Three centuries of annual area burned variability in northwestern North America inferred from tree rings

2008· article· en· W2048274680 sur OpenAlexafffund
Martin P. Girardin, D. Sauchyn

Notice bibliographique

RevueThe Holocene · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of ReginaNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesUniversity of ReginaNorthwestern University
Mots-clésDendrochronologyClimatologyDendroclimatologyPrecipitationBorealFire regimeClimate changeEnvironmental sciencePhysical geographyGeographyGeologyEcosystemMeteorologyOceanographyEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Annual area burned (AAB) variability in northwestern North America was inferred from 38 tree-ring width chronologies widely distributed across boreal regions and spanning the past 300 years and the minimum 1833—1998 interval. AAB estimates accounted for up to 61% of the variance in AAB observed from 1959 to 1998, and were verified using a split sample calibration-verification scheme. Spatial correlation maps of gridded temperature and precipitation data provided an indication of the reliability of the reconstruction to approximate fire-conducive climate variability beyond the period of calibration. Singular spectrum analysis and analysis of variance suggested that AAB has significantly changed during the course of the past 150 years toward increasing variance. Recent 1959—1998 decadal changes in AAB of northwestern North America fitted well within an oscillatory mode centred on 26.7 years and accounting for 21.1% of the variance in the reconstruction. As in previous studies, the current findings suggest that AAB is correlated to seasonal land/ocean temperature variability and that future warming could lead to greater AAB. However, the study has the weakness of not accounting for complex interactions between climate and ecosystem processes and thus its results should be interpreted with caution. We suggest that a calibration model conducted on multiple types of fire proxies (tree rings, charcoal data, fire scars and stand-establishment records) could be relevant for addressing these weaknesses.

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)0,000
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations28
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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