BIOTIC AND ABIOTIC REGULATION OF LIGHTNING FIRE INITIATION IN THE MIXEDWOOD BOREAL FOREST
Notice bibliographique
Résumé
Lightning fire is the dominant natural disturbance of the western mixedwood boreal forest of North America. We quantified the independent effects of weather and forest composition on lightning fire initiation (a detected and recorded fire start) patterns in Alberta, Canada, to demonstrate how these biotic and abiotic components contribute to ecosystem dynamics in the mixedwood boreal forest. We used logistic regression to describe variation in annual initiation occurrence among 10,000-ha landscape units (voxels) covering a 9 million-ha study region over 11 years. At a voxel scale, forest composition explained more variation in annual initiation than did weather indices. Initiations occurred more frequently in landscapes with more conifer fuels (Picea spp.), and less in aspen-dominated (Populus spp.) ones. Initiations were less frequent in landscapes that had recently burned. Variation in initiation was also influenced by joint weather-lightning indices, but to a lesser degree. For each voxel, these indices quantified the number of days in the fire season when moisture levels were low and lightning was detected. Regional indices of fire weather severity explained substantial interannual variation of initiation, and the effect of forest composition was stronger in years with more severe fire weather. Our study is a conclusive demonstration of biotic and abiotic regulation of lightning fire initiation in the mixedwood boreal forest. The independent effects of forest composition emphasize that vegetation feedbacks strongly regulate disturbance dynamics in the region.
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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 | 0,001 | 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 ».