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Enregistrement W2099900045 · doi:10.1139/x02-051

Process and patterns of duff consumption in the mixedwood boreal forest

2002· article· en· W2099900045 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Kiyoko Miyanishi, Edward A. Johnson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceTaigaBorealInterceptionBlack spruceForestryWater contentFire regimePrecipitationPinus <genus>EcologyGeographyGeologyEcosystemBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postfire tree recruitment in the boreal forest is restricted to patches from which the duff (organic layer) has been removed by fire. Duff consumption occurs by smoldering combustion, propagation of which is determined by bulk density, moisture content, and depth. This study investigated interactions among these factors, their spatial distribution, and spatial patterns of duff consumption in two wildfires. A hypothesized positive relationship between moisture content and depth was supported by a laboratory study. Duff characteristic data were collected from two burns and comparable unburned areas of mixedwood forest in western Canada to describe and explain patterns of duff consumption within and between top-slope Pinus banksiana Lamb. – Picea mariana (Mill.) BSP stands and lower slope pure stands of Picea mariana on glaciofluvial hillslopes. In unburned stands, bulk density did not differ significantly between stands, while depths were significantly greater in Picea stands. With moist duff, consumption was significantly greater in Picea than in Pinus–Picea stands as depth limited smoldering in the thin duff of Pinus–Picea stands. With dry duff, smoldering was propagated regardless of depth resulting in no differences between stand types. The spatial correlation between burned patches and fire-killed trees was explained by within-stand spatial variation in duff moisture due to precipitation interception by tree crowns.

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)0,000
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 enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations191
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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