Strong anthropogenic signals in historic forest fire regime: a detailed spatiotemporal case study from south-central Norway
Notice bibliographique
Résumé
To better understand the historic range of variability in the fire regime of Fennoscandian boreal forests we cross-dated 736 fire scars of remnant Scots pine (Pinus sylvestris L.) wood samples in a 3.6 km2 section of the Trillemarka-Rollagsfjell Reserve of south-central Norway. Using a kernel range application in GIS we spatially delineated 57 individual forest fires between 1350 and the present. We found a strong anthropogenic signal in the fire regime from 1600 and onwards: (i) infrequent variably sized fires prior to 1600 shifted to frequent fires gradually decreasing in size during the 1600s and 1700s, with only a few small fires after 1800; (ii) time intervals between fires and the hazard of burning showed substantial differences pre- and post-1600; (iii) fire seasonality changed from late- to early-season fires from the 1626 fire and onwards; and (iv) fire severity decreased gradually over time. Written sources corroborated our results, narrating a history where anthropogenic forest fires and slash-and-burn cultivation expanded with the increasing population from the late 1500s. Concurrently, timber resources increased in value, gradually forcing slash-and-burn cultivators to abandon fires on forest land. Our results strengthen and expand previous Fennoscandian findings on the anthropogenic influence of historic fire regimes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».