Wildfire-contingent effects of fuel treatments can promote ecological resilience in seasonally dry conifer forests
Notice bibliographique
Résumé
Fire suppression has made many seasonally dry conifer forests more susceptible to high-severity wildfires, which cause large changes in forest structure and function. In response, management agencies are applying fuel reduction treatments to millions of acres of forest, with the goal of moderating fire behavior by reducing tree density and understory fuel loads. However, despite their wide application, we still lack basic information about the extent to which these treatments contribute to forest restoration by increasing forest resilience to recurring wildfire events. To address this question, we established 664 plots across 12 different sites in California, USA, where wildfire burned through fuel treatments, and measured a suite of forest characteristics relating to overstory structure, understory cover, and woody plant regeneration. We tested a “wildfire-contingency” hypothesis that there should be strong interactions between treatment and fire, specifically that the direction and magnitude of fuel treatment effects on forest characteristics will depend on subsequent disturbance. This interaction hypothesis had strong support, driven largely by effects on trees: without wildfire, live-tree cover was lower in treated stands than in untreated stands, but after wildfire, it was higher in treated stands than in untreated stands. Treated stands had higher soil moisture and more shrub seedlings than untreated stands without wildfire but had greater soil moisture and fewer shrub seedlings than untreated stands after wildfire. Conversely, litter depth, litter cover, and tree seedling abundance were lower in treated stands than in untreated stands without wildfire but higher in treated stands than in untreated stands after wildfire. Ordination revealed that the magnitude of ecological change attributable to wildfire is lower in treated stands than in untreated stands. We conclude that properly implemented treatments can promote resilience to both first-entry and subsequent wildfires.
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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 | 0,000 | 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 ».