Reviewing the Role of Wildfire on the Occurrence and Spread of Invasive Plant Species in Wildland Areas of the Intermountain Western United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fire is unlikely to be a simple, deterministic process that will result in increased rates of invasion by nonnative plants. Relative dominance of nonnative plants at any postfire site likely results from a combination of factors, including propagule pressure (aboveground and belowground), time since invasion, interspecific competition, disturbance history, rainfall patterns, soil nutrients, environmental heterogeneity, land use, plus the actual fire dynamics. Consequently, the role different factors play in nonnative plant invasion is still relatively unexplained, and the possibility that wildfire may promote nonnative plant species remains a concern. Our aim was to evaluate the state of knowledge concerning how nonnative plant species establish, survive, and spread following wildfire in wildland areas for the main vegetation types of the Intermountain West. Although the particular invading species varied with vegetation type, the most frequently reported species were annual grasses (e.g., downy brome [Bromus tectorum], Japanese brome [Bromus japonicus]) and long-distance, dispersing forbs (e.g., Canada thistle [Cirsium arvense], common dandelion [Taraxacum officinale], and prickly lettuce [Lactuca serriola]). Overall, many of the reviewed studies found an increase, followed by a long-term decline, in nonnative species after wildfire, particularly when other disturbances were minimal. Regardless of this finding, many people consider rapid detection and control of new, nonnative plant populations after wildfire one of the most effective management activities. That axiom may be correct, if the nonnative propagule pressure is high and the anthropogenic disturbances are frequent, but if this is not the case the question to answer is whether immediate management, including reseeding, will benefit the system or whether off-target effects could make that approach undesirable. Continued investigation and increased quantitative analysis of the complex factors that likely contribute to changes in nonnative plants dynamics following wildfire should improve our understanding of the issue and assist managers in allocating limited resources.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».