Impacts of drought on forest growth and regeneration following fire in southwestern Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The valleys of southwestern Yukon have a continental climate with average annual precipitation of <300 mm. In 1958, fires burned large areas of mature mixedwood forests dominated by white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) in the valleys near Whitehorse. Since then, the burned areas have shown poor regeneration of spruce, but have been colonized by scattered clones of trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) interspersed by grassland. The objective of the study was to examine the influence of climatic variation on forest growth and regeneration in the 1958 burn and the adjacent unburned forests. Tree-ring analysis was conducted on 50 aspen and 54 white spruce in 12 mature stands where these species were codominant, and on 147 regenerating aspen in the 1958 Takhini burn. The mature stands were uneven-aged and the patterns of growth variation for the aspen and spruce between 1944 and 2000 were similar. Growth of both species was most strongly related to variation in precipitation. The regenerating aspen had a wide age-class distribution (19592000) and their growth was also positively related to precipitation. The results indicate that these forests have been slow to regenerate after fire, and are vulnerable if the climate becomes drier under future global change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».