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Enregistrement W2130056716 · doi:10.1071/wf03048

Effects of fire severity and season of burn on Betula glandulosa growth dynamics

2004· article· en· W2130056716 sur OpenAlexaff
William J. de Groot, Ross W. Wein

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)Environmental scienceGrowing seasonAgronomyFire regimePerennial plantClipping (morphology)BiologyHorticultureEcologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Betula glandulosa survives over a wide range of North American fire regimes by resprouting from the rhizome. Over-winter root carbohydrate reserves are important to sprout production and growth in the following spring. Nursery and field experiments were conducted to examine the effects of seasonal clipping and fire severity (lethal heat applied to different soil depths) on B. glandulosa sprouting and growth, and seasonal burning and clipping on over-winter root carbohydrate storage. Low fire severity increased sprout numbers, and low fire severity in spring caused a large increase in height growth and above-ground biomass production over a 2-year period. Mortality rates increased sharply with higher levels of fire severity. Over-winter total non-structural carbohydrate (TNC) concentrations in roots were significantly higher in plants burned immediately after leaf-flush than in mid-summer burned plants. None of the other seasonal burning or clipping treatments significantly influenced over-winter root TNC. Post-disturbance sprout growth reflected over-winter root TNC levels. B. glandulosa survives a wide range of fire frequencies by growing in plant communities that are most likely to burn in spring or autumn, and seldom burn in summer. This provides the greatest opportunity for maximum over-winter TNC storage. As well, high soil moisture after snowmelt ensures spring fires are almost always of low severity, which promotes increased sprout production, height growth and above-ground biomass.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations35
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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