Long-term effects of fire and fire-return interval on population structure and growth of longleaf pine (Pinus palustris)
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the effect of fire and fire frequency on stand structure and longleaf pine ( Pinus palustris P. Mill.) growth and population demography in an experimental research area in a southwest Florida sandhill community. Data were collected from replicated plots that had prescribed fire-return intervals of 1, 2, 5, or 7 years or were left unburned. Experimental treatment burns have been ongoing since 1976. Plots were sampled to estimate species distribution, stand structure, and longleaf pine density in four developmental stage classes: grass, bolting, small tree, and large tree. Tree-ring growth measurements in combination with burn history were used to evaluate the effects of fire and fire-return interval on basal area increment growth. Fire-return interval impacted stand structure and longleaf pine population structure. Our results suggest that recruitment from the bolting stage to later stages may become adversely affected with very frequent fires (e.g., every 1 or 2 years). Although adult tree productivity was negatively impacted during fire years, tree growth during years between fire events was resilient such that growth did not differ significantly among fire-return intervals. Our study shows that the longleaf pine population as a whole is strongly regulated by fire and fire-return interval plays a key role in structuring this population.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».