Patch structure, fire-scar formation, and tree regeneration in a large mixed-severity fire in the South Dakota Black Hills, USA
Notice bibliographique
Résumé
We compared patch structure, fire-scar formation, and seedling regeneration in patches of low, moderate, and high burn severity following the large (~34 000 ha) Jasper fire of 2000 that occurred in ponderosa pine (Pinus ponderosa Dougl. ex P. & C. Laws.) forests of the Black Hills of South Dakota, USA. This fire created a patchy mosaic of effects, where 25% of the landscape burned as low, 48% as moderate, and 27% as high severity. Dead cambium on a significant portion of tree circumference in a tree with live cambium and a vigorous crown was taken as evidence of incipient fire-scar formation. Tree mortality was approximately 21%, 52%, and 100% in areas of low, moderate, and high burn severity, respectively. Dead cambium was detected on approximately 24% and 44% of surviving trees in low and moderate burn severity patches, respectively. Three years postfire, regeneration densities were ~612 and 450 seedlings·ha 1 in low and moderate burn severity patches, respectively, and no regeneration was observed in the interior of high burn severity patches. Fire-scars will be found on 73% of the area burned in this fire, and large patches of multicohort forest will be created. Mixed-severity fire may have been common historically in the Black Hills, and in conjunction with frequent surface fire, played an important role in shaping a spatially heterogeneous, multicohort ponderosa pine forest.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».