Anthropogenic fire history and red oak forests in south-central Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The regeneration and dominance of northern red oak (Quercus rubra L.) has been associated with fire throughout eastern North America. Red oak in central Ontario grows near the northern edge of its distribution in mixed hardwood-coniferous forests under mesic conditions where it competes with more shade-tolerant species. We hypothesized that the abundance of red oak in these stands was largely the result of anthropogenic burning and natural fires, which would favor the regeneration and recruitment of northern red oak over such shade-tolerant species as sugar maple (Acer saccharum Marsh.). Fire histories dating from the mid-1600s were constructed by dendrochronological methods from fire scars on stumps, trees, and natural remnants of red pine (Pinus resinosa Ait.), white pine (Pinus strobus L.), and red oak at six sites in south-central Ontario. Fire histories of the sites are characterized by abrupt changes in fire interval. As much or more variance in fire interval is found within sites as is found among sites. Differences in the mean fire interval among sites are related to the density and migration of historic aboriginal and European populations. The mean fire interval varied from more than 70 years to six years depending on site location and historic period. The occurrence and abundance of red oak is linked to anthropogenic fire regimes. Key words: northern red oak, white pine, fire history, ecology, anthropogenic, fire regime, dendrochronology
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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) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».