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Enregistrement W2145966727 · doi:10.1890/08-2295.1

Quantifying fire severity, carbon, and nitrogen emissions in Alaska's boreal forest

2010· article· en· W2145966727 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesJoint Fire Science ProgramNational Science Foundation
Mots-clésBlack spruceTaigaEnvironmental scienceBorealBiomass (ecology)CanopySoil waterEcosystemEcologyForestryAtmospheric sciencesSoil scienceGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The boreal region stores a large proportion of the world's terrestrial carbon (C) and is subject to high-intensity, stand-replacing wildfires that release C and nitrogen (N) stored in biomass and soils through combustion. While severity and extent of fires drives overall emissions, methods for accurately estimating fire severity are poorly tested in this unique region where organic soil combustion is responsible for a large proportion of total emissions. We tested a method using adventitious roots on black spruce trees (Picea mariana) in combination with canopy allometry to reconstruct prefire organic soil layers and canopy biomass in boreal black spruce forests of Alaska (USA), thus providing a basis for more accurately quantifying fire severity levels. We calibrated this adventitious-root-height method in unburned spruce stands and then tested it by comparing our biomass and soils estimates reconstructed in burned stands with actual prefire stand measurements. We applied this approach to 38 black spruce stands burned in 2004 in Alaska, where we measured organic soil and stand characteristics and estimated the amount of soil and canopy biomass, as well as C and N pools, consumed by fire. These high-intensity quantitative estimates of severity were significantly correlated to a semiquantitative visual rapid assessment tool, the composite burn index (CBI). This index has proved useful for assessing fire severity in forests in the western United States but has not yet been widely tested in the boreal forest. From our study, we conclude that using postfire measurements of adventitious roots on black spruce trees in combination with soils and tree data can be used to reconstruct prefire organic soil depths and biomass pools, providing accurate estimates of fire severity and emissions. Furthermore, using our quantitative reconstruction we show that CBI is a reasonably good predictor of biomass and soil C loss at these sites, and it shows promise for rapidly estimating fire severity across a wide range of boreal black spruce forest types, especially where the use of high-intensity measurements may be limited by cost and time.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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