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Enregistrement W2117857640 · doi:10.5194/bg-10-5061-2013

Timing of fire relative to seed development may enable non-serotinous species to recolonize from the aerial seed banks of fire-killed trees

2013· article· en· W2117857640 sur OpenAlexafffund
Sean T. Michaletz, Edward A. Johnson, William Mell, David F. Greene

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWestern Canada Research GridCompute Canada
Mots-clésFire regimeCrown (dentistry)BiologyEnvironmental scienceEcologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The existence of non-serotinous, non-sprouting species in fire regimes where serotiny confers an adaptive advantage is puzzling, particularly when these species recruit poorly from soil seed banks or from burn edges. In this paper, white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) was used to show how the timing of fire relative to seed development may permit non-serotinous species to recolonize burned areas from the aerial seed banks of fire-killed trees. To estimate survival of seeds within closed cones during crown fires, cone heating was simulated using a one-dimensional conduction model implemented in a three-dimensional computational fluid dynamics fire behavior model. To quantify the area burned when germinable seed would be contained within closed cones during a mast year, empirical fire occurrence and seed development (germinability and cone opening) data were compared for multiple locations across the white spruce range. Approximately 12% of cones contained viable seed following crown fire simulations (0.072 m s−1 mean spread rate; 9147 kW m−1 mean intensity), and roughly half of the historical area burned resulted from fires that occurred when closed cones would contain germinable seed. Together, these results suggest that non-serotinous species may recolonize burned areas from in situ aerial seed banks, and that this may be an important cause of their existence in fire regimes to which they otherwise seem poorly suited.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,195 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations29
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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