Effects of fire severity and season of burn on Betula glandulosa growth dynamics
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».