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Enregistrement W2095938737 · doi:10.1139/x11-160

Mixed-severity fire regimes in dry forests of southern interior British Columbia, Canada

2011· article· en· W2095938737 sur OpenAlexaffvenueabout
Emily K. Heyerdahl, Ken Lertzman, Carmen Wong

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesRocky Mountain Research StationU.S. Forest ServiceNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésFire regimeFire historyForestryDouglas firGeographyPinus <genus>Fire ecologyDendrochronologyEnvironmental sciencePhysical geographyEcologyEcosystemArchaeologyBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historical fire severity is poorly characterized for dry forests in the interior west of North America. We inferred a multicentury history of fire severity from tree rings in Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii var. glauca (Beissn.) Franco) – ponderosa pine ( Pinus ponderosa Douglas ex P. Lawson &amp; C. Lawson) forests in the southern interior of British Columbia, Canada. In 2 ha plots distributed systematically over 1105 ha, we determined the dates of fire scars, indicators of low-severity fire, from 125 trees and inferred dates of even-aged cohorts, potential indicators of high-severity fire, from establishment dates of 1270 trees. Most (76%) of the 41 plots contained fire-scarred trees with a mean plot-composite fire scar interval of 21 years (1700–1900). Most (76%) also contained one or two cohorts. At the plot scale, we inferred that the fire regime at most plots was of mixed severity through time (66%) and at the remaining plots of low (20%), high (10%), or unknown (4%) severity through time. We suggest that across our study area, the fire regime was mixed severity over the past several centuries, with low-severity fires most common and often extensive but small, high-severity disturbances also occasionally occurred. Our results present strong evidence for the importance of mixed-severity fire regimes in which low-severity fires dominate in interior Douglas-fir – ponderosa pine forests in western Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations73
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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