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Enregistrement W2155420040 · doi:10.1139/x07-118

Wildland fire effects on understory plant communities in two fire-prone forests

2008· article· en· W2155420040 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel C. Laughlin, Peter Z. Fulé

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceJoint Fire Science Program
Mots-clésSpecies richnessUnderstoryForbPlant communityEnvironmental scienceBasal areaFire ecologyVegetation (pathology)Fire regimeRuderal speciesEcologyPrescribed burnNative plantForestryGeographyEcosystemIntroduced speciesCanopyBiologyGrasslandHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our understanding of wildland fire effects on understory plant communities is limited because of a lack of repeated measurements before and after lightning-ignited fires. We examined vegetation responses to a surface fire in a ponderosa pine forest and a mixed-severity fire in a spruce–fir–aspen forest using before–after, control–impact (BACI) study designs. We hypothesized that the surface fire would stimulate plant species richness and minimally alter community composition, but that the mixed-severity fire would decrease richness and significantly alter composition. In ponderosa pine forests, total species richness and plant cover increased slightly because of annual and biennial forb and grass establishment in soils where duff layers were reduced by the surface fire. In spruce–fir–aspen forests, total species richness and plant cover were similar in burned and unburned forests after 2 years, although annual and biennial forbs and graminoids increased significantly in the burned area. Plant community composition was altered by both fires. Wildfires may indirectly influence the understory plant community through the mediating effects of overstory basal area and litter depth. Fire effects on plant species richness and cover were weaker than effects due to environmental factors. Managers should anticipate increases in both native and non-native ruderal species following landscape-scale fires.

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 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)0,002
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 enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations67
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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