The influences of drought and humans on the fire regimes of northern Pennsylvania, USA
Notice bibliographique
Résumé
Understanding past fire regimes is necessary to justify and implement restoration of disturbance-associated forests via prescribed fire programs. In eastern North America, the characteristics of many presettlement fire regimes are unclear because of the passage of time. To help clarify this situation, we developed a 435-year fire history for the former conifer forests of northern Pennsylvania. Ninety-three cross sections of fire-scarred red pines (Pinus resinosa Aiton) collected from three sites were analyzed to determine common fire regime characteristics. Prior to European settlement, fires occurred every 35–50 years and were often large dormant-season burns that sometimes initiated red pine regeneration. American Indians probably ignited these fires. Fire occurrence had a weak association with multiyear droughts. After European settlement started around 1800, fires occurred every 5–7 years due to widespread logging. Fire size and seasonality expanded to include small growing-season fires. The weak drought–fire association ceased. In the early 1900s, logging ended and wildfire control began. Since then, fires have been nearly absent from the sites despite several multiyear droughts in the 20th century. The human influences of cultural burning, logging, and fire exclusion are more important than the influence of drought to the fire regimes of northern Pennsylvania.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».