The interactive effects of surface-burn severity and canopy cover on conifer and broadleaf tree seedling ecophysiology
Notice bibliographique
Résumé
Fire has an important role for regeneration of many boreal forest tree species, and this includes both wildfire and prescribed burning following clear-cutting. Depending on the severity, fire can have a variety of effects on above- and below-ground properties that impact tree seedling establishment. Very little is known about the impacts of ground fire severity on post-fire seedling performance, or how the effects of fire severity interact with those of canopy structure. We conducted a full-factorial experiment that manipulated surface-burn severity (no burn; light, medium, or heavy burn; or scarification) and canopy (closed forest or open clear-cut) to reveal their interactive effects on ecophysiological traits of establishing broadleaf and conifer seedlings in a Swedish boreal forest. Medium and heavy surface burns increased seedling growth, photosynthesis, respiration, and foliar N and P concentrations, and these effects were most apparent in open clear-cuts. Growth rates of all species responded similarly to surface-burn treatments, although photosynthesis, foliar P, and specific leaf area were more responsive to burning treatments for broadleaf species than for conifers. Our study demonstrates that the positive impacts of fire on tree seedling physiology are dependent on a minimum severity threshold and are more effective when combined with clear-cutting.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».