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Enregistrement W2101279396 · doi:10.1139/x02-182

Distribution and dynamics of tree species across a fire frequency gradient in the James Bay region of Quebec

2003· article· en· W2101279396 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Marc‐André Parisien, Luc Sirois

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlack spruceBayJack pineFire ecologyShoreForestryGeographyTaigaEcologySpatial distributionForest dynamicsAbundance (ecology)Pinus <genus>Environmental sciencePhysical geographyOceanographyGeologyBiologyBotanyArchaeologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines how forest structure and composition change with spatial variations in the fire cycle across a shore-hinterland gradient. Twenty-one well-drained sites were sampled at different distances from James Bay to describe the forest stands. To quantify the role of fire in tree species distribution, a spatial analysis of fire polygons from 1930 to 1998 was undertaken in a 43 228 km2 study area adjacent to James Bay. Results from this analysis reveal an important decrease in the fire cycle, from 3142 to 115 years, from the shore to the hinterland. In forests bordering James Bay, white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) is found in pure stands. It is gradually replaced by black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) at 0.5 km from the shore. Jack pine (Pinus banksiana Lamb.) abruptly appears at 22 km from the shore. There is a positive correlation between the frequency of white spruce and the fire cycle (R = 0.893), whereas this correlation is negative for black spruce (R = –0.753) and jack pine (R = –0.807) (Spearman correlations). Jack pine is confined to regions having a short fire cycle, while black spruce can seemingly maintain itself with or without fire. The exclusion of white spruce hinterland seems to be mainly due to a short fire cycle; however, other factors, such as soil development and species abundance, presumably have a marked influence on the distribution of this species.

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)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations54
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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