Wildland fire effects on understory plant communities in two fire-prone forests
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».