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Enregistrement W2054169532 · doi:10.1139/x10-144

Long fire cycle in northern boreal Pinus forests in Finnish Lapland

2010· article· en· W2054169532 sur OpenAlexvenueno aff
Tuomo Wallenius, H. Kauhanen, Hannu Herva, J. Pennanen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScots pineTaigaBorealSnagForestryPinus <genus>Environmental sciencePhysical geographyGeographyFire regimeEcologyDendrochronologyMediterranean climateFire ecologyDead treeClimate changeEcosystemBiologyHabitatArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge of past forest fire regimes is important for developing management plans for conservation areas and for predicting the probable effects of forest management and climate change on the structure and dynamics of forests. In this study, fire scars on living and dead trees were systematically sampled on 256 study plots in three landscapes in northeastern Finland dominated by Scots pine ( Pinus sylvestris L.). A total of 1030 disks or partial cross sections from different trees, including scars from 98 distinct forest fires, were dendrochronologically dated with an accuracy of 1 year or better. The extraordinarily well-preserved old Pinus snags and stumps allowed us to reconstruct annual tree-ring and fire chronologies beginning from the year AD 653. The fire cycles in the studied landscapes were exceptionally long for a boreal region dominated by Pinus, on average 350 years during the last millennium. This demonstrates that the fire regimes of poorly studied remote regions cannot be extrapolated from fire regimes of sites examined in more detail. Based on statistics on lightning-ignition densities, we suggest that most of the fires detected in this study were ignited by humans. The reconstructed past fire cycles were probably shortened by human influence.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations37
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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