Spatially explicit fire-climate history of the boreal forest-tundra (Eastern Canada) over the last 2000 years
Notice bibliographique
Résumé
Across the boreal forest, fire is the main disturbance factor and driver of ecosystem changes. In this study, we reconstructed a long-term, spatially explicit fire history of a forest-tundra region in northeastern Canada. We hypothesized that current occupation of similar topographic and edaphic sites by tundra and forest was the consequence of cumulative regression with time of forest cover due to compounding fire and climate disturbances. All fires were mapped and dated per 100 year intervals over the last 2,000 years using several fire dating techniques. Past fire occurrences and post-fire regeneration at the northern forest limit indicate 70% reduction of forest cover since 1800 yr BP and nearly complete cessation of forest regeneration since 900 yr BP. Regression of forest cover was particularly important between 1500s-1700s and possibly since 900 yr BP. Although fire frequency was very low over the last 100 years, each fire event was followed by drastic removal of spruce cover. Contrary to widespread belief of northward boreal forest expansion due to recent warming, lack of post-fire recovery during the last centuries, in comparison with active tree regeneration more than 1,000 years ago, indicates that the current climate does not favour such expansion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».