Modeling Prescribed Surface‐Fire Regimes for <i>Pinus strobus</i> Conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: We developed a simple model of Pinus strobus L. stand dynamics to compare the impacts of different temporal arrangements of surface fires designed to reflect the application of fire as both an essential ecosystem process (natural fire) and as an efficient means of producing specific habitat features or other values (optimal fire). We used a stochastic simulation model of fire processes to estimate the mean fire‐return interval that would maximize stand structural diversity. We investigated trade‐offs between structural diversity and temporal population stability associated with changes in the fire interval and used a deterministic version of the model to explore the effects of scheduling fires at fixed intervals. In stochastic simulations, maximum structural diversity occurred at intermediate levels of disturbance (40‐year mean fire interval). When fires were scheduled at fixed intervals, a longer, 100‐year return interval maximized diversity. Mean fire‐return interval was a mitigating factor in the diversity‐stability relationship, which changed from positive to negative as the fire interval was reduced progressively from 250 to 5 years. As an alternative to scheduling fires at specified mean intervals, we developed a goal‐programming model (a form of linear programming model) and used it to identify an optimal fire schedule for achieving habitat and visual‐quality objectives. In comparison with the 40‐year stochastic mean fire interval, which maximized structural diversity, the optimal schedule produced comparable levels of both diversity and fire frequency. Our results show how simulation and goal‐programming models can be used to evaluate prescribed fire‐scheduling alternatives and to explore the comparative advantages of natural and optimal fire‐management approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».