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Local-scale controls of a low-severity fire regime (1750–1950), southern British Columbia, Canada

2007· article· en· W2180447158 sur OpenAlexaffvenueabout
Emily K. Heyerdahl, Ken Lertzman, Stephen KARPUK

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDendrochronologyFire historyGeographyFire regimeElevation (ballistics)Temperate rainforestPhysical geographyRange (aeronautics)SeasonalityFire ecologyEcologyPhenologyVegetation (pathology)Proxy (statistics)Temperate climateForestryEnvironmental scienceArchaeologyEcosystemClimate changeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historical low-severity fire regimes are well characterized in ponderosa pine and mixed-conifer forests at many sites in the western United States, but not in the southern interior of British Columbia, Canada. We reconstructed a history of low-severity fires (1750–1950) near the northern limit of ponderosa pine and demonstrated that local-scale spatial variation in fire frequency varied with topography and that the intra-ring position of fire scars (a proxy for fire seasonality) varied somewhat with topography but more strongly by tree species. Fires were significantly more frequent on the south than the north aspect (14 versus 24 y mean plot fire intervals, respectively), likely due to differences in fuel type and condition. Frequency did not vary with elevation, although our range of elevation is likely too narrow to detect such variation (227 m). Ring-boundary scars were 5.6 times more likely on Douglas-fir than ponderosa pine, 1.8 times more likely on north than south aspects, and 1.6 times more likely at low than high elevation. Our results confirm the importance of understanding the effect of interspecific variation and topography on cambial phenology and hence intra-ring position before inferring historical fire seasonality from fire scars.Nomenclature: Canadian Biodiversity Information Facility, 2005.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,164 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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