Season and severity of prescribed burn in ponderosa pine forests: Implications for understory native and exotic plants
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Notice bibliographique
Résumé
We investigated herbaceous richness and cover in relation to fire season and severity, and other variables, five growing seasons following prescribed fires. Data were collected from six stands consisting of three randomly applied treatments: no burn, spring burn, and fall burn. Fall burns had significantly more exotic/native annual/biennial (an/bi) species and greater cover of these species (6.5% exotic; 1.7% native) compared to spring and unburned areas. These patterns are likely related to indirect fire effects associated with fire severity and resource availability, rather than direct fire effects due to burn timing. CART models indicated that high native and exotic an/bi richness and cover were associated with overstory gaps and higher fire severity areas, conditions common to fall burns. Exotics may be more successful at exploiting these environments. No treatment differences were found for native perennials. Location was important for explaining native perennial patterns, but richness and cover were also positively associated with lower fire severity, greater tree cover, and coarse woody debris. Expectations for increased native perennial plant diversity and abundance following prescribed fires may not necessarily be met and exotic species spread may compromise other ecosystem attributes. Restoration in these forests presents a challenge as prescribed fires interact with present environmental conditions that are very different from historical ones.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle