Fire-scar formation in Jeffrey pine – mixed conifer forests in the Sierra San Pedro Mártir, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the probability of fire-scar formation. In this study, we examined all mixed conifer trees for fire-scar formation in a 16 ha watershed that burned as part of a 2003 wildfire in Sierra San Pedro Mártir National Park (SSPM), Mexico. In addition, we examine the probability of fire-scar formation in relation to the previous fire interval in forests in the SSPM and Sierra Nevada. Within the 16 ha SSPM watershed, 1647 trees were assessed (100% census) for new fire scars. The SSPM wildfire burned around the base of 78% of the trees, but only 8% developed a new fire scar. Although the years from tree germination to first fire scar could potentially represent a fire-free period, there is clear evidence from this study that the inclusion of this interval when computing fire statistics is not justified. When the time since previous fire was <10 years, 10–30 years, and >57 years, the probability of rescarring was approximately 0.05, 0.5, and 0.75, respectively. In areas where fires were frequent (<10 years), fire frequencies derived from fire scars will likely underestimate true fire frequency, at least in forests that are similar to those studied here.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».