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Enregistrement W2127876815 · doi:10.1139/x01-079

A 400-year history of fire and oak recruitment in an old-growth oak forest in western Maryland, U.S.A.

2001· article· en· W2127876815 sur OpenAlexvenueno aff
Durland L. Shumway, Marc D. Abrams, Charles M. Ruffner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFire historyGeographyBasal areaForestryRidgeDendrochronologyFire ecologyArchaeologyEcologyBiologyClimate changeCartographyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We document the fire history and associated ecological changes of an old-growth forest stand in western Maryland, U.S.A. The study area is located on the side slopes of a ridge system (Savage Mountain). Twenty basal cross sections were obtained from old trees cut in 1986, which provided evidence of 42 fires from 1615 to 1958. Nine fires were recorded in the sample trees in the 17th century, 13 in the 18th century, 12 in the 19th century, and eight in the early to mid-20th century. However, there were no major fire years after 1930. The Weibull modal fire interval was 7.6 years. Oaks recruited consistently from the early 1600s to the early 1900s, but there was increased Acer rubrum L. and Betula lenta L. recruitment with fire suppression after 1930. Species recruitment patterns and long-term fire history reported in this study offer important direct support for the hypothesis that periodic fire played an important role in the historical development and perpetuation of oak forests of the mid-Atlantic region before and after European settlement.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,236 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations153
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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