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Enregistrement W2101871206 · doi:10.1139/x06-004

Fire history of a naturally fragmented landscape in central Oregon

2006· article· en· W2101871206 sur OpenAlexvenueno aff
Karen B. Arabas, Keith S. Hadley, Evan R. Larson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesM.J. Murdock Charitable Trust
Mots-clésFire regimeGeographyFire ecologyContext (archaeology)Fire historyEcologyDendrochronologyElevation (ballistics)Physical geographyForestryArchaeologyClimate changeEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the fire history of 11 forest isolates surrounded by lava flows (kipukas) in central Oregon to determine historical differences in fire regimes between kipukas and the surrounding forest, and the role of spatial and environmental variables in fire occurrence. Tree-ring analysis and statistical comparisons show that historical agency records underestimate the number of fires based on the incidence of fire scars. Fires occurred more frequently on kipukas, were typically smaller, and were predominantly lightning-initiated. Except for three widespread fires, fires on kipukas and in the surrounding forest were largely asynchronous. The mean fire-return interval (MFRI) in the surrounding forest decreased following Euro-American settlement and increased on the kipukas with spot-fire removal. This suggests either that forest management and fire exclusion in the surrounding forest decreased fire spread to the kipukas, or that most fires originated on the kipukas. MFRI correlates strongly with distance to the nearest kipuka and a distance-weighted isolation index. The number of fires correlates with elevation change and distance to the nearest kipuka. Fire in naturally fragmented landscapes is influenced by the spatial arrangement of patches, environmental conditions, and human activities. Reconstructing fire histories from forest isolates in the context of their mainland counterparts may have methodological advantages and theoretical implications for forested landscapes characterized by human-imposed insularity.

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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,146

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations37
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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