Fire history of pinyon–juniper woodlands at upper ecotones with ponderosa pine forests in Arizona and New Mexico
Notice bibliographique
Résumé
We used maps of fire evidence, fire scar dendrochronology, forest age-structure analysis, and landscape analysis to investigate fire history at pinyon pine ( Pinus edulis Engelm.) – juniper ( Juniperus osteosperma (Torr.) Little, Juniperus scopulorum Sarg.) woodland – ponderosa pine ( Pinus ponderosa P. & C. Lawson) forest ecotones in Arizona (Tusayan) and in New Mexico (Canjilon). Results showed that charred trees were not evenly distributed across vegetative communities but were significantly (p < 0.001) more abundant than expected in ponderosa pine communities. Composite fire scar analysis indicated that surface fires occurred in ponderosa pine stands at both sites and burned at intervals of 7.2–11.1 years (WMPI; Weibull median probability interval). At Tusayan, landscape structure was fine grained, and maximum pinyon age was >200 years across 80% of the site. At Canjilon, landscape pattern was relatively coarse, and most pinyon patches were 200–300 years old. Cumulative standing age distributions suggested pinyon–juniper fire rotations of 340 and 290 years at Tusayan and Canjilon, respectively. We concluded the following: (i) surface fires in ponderosa pine stands did not spread through pinyon–juniper communities at either site, (ii) fire evidence was prevalent across both sites, but old pinyon trees indicated that no widespread lethal fires had occurred in the last 300–400 years, and (iii) structurally heterogeneous landscapes suggested that historical pinyon–juniper fires were of limited extent but lethal in patches.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».