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Enregistrement W2333435490 · doi:10.1139/cjfr-2015-0305

Long-term fire history of maple (<i>Acer</i>) forest sites in the central St. Lawrence Lowland, Quebec

2016· article· en· W2333435490 sur OpenAlexaffvenueabout
Serge Payette, Vanessa Pilon, Pierre-Luc Couillard, Mathieu Frégeau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité LavalCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMapleDeciduousAceraceaeTsugaForestryEcologyEvergreenGeographyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the St-Lawrence lowlands, sugar maple (Acer saccharum Marsh.) is considered the dominant species of old-growth deciduous forests, whereas red maple (Acer rubrum L.) tends to dominate sites recently disturbed by logging and agricultural practices. Considering that the long-term influence of fire is not documented for such stands, we reconstructed the postglacial tree composition (as deduced from charcoal species) and fire history of a sugar maple stand (Ste-Françoise area) and a red maple stand (Villeroy area) located southwest of Québec City, Canada. The sites are 10 km apart and show contrasting soil and landform features. Using botanical identification and 14C dating of soil macrocharcoal, we found that fire struck both maple stands 14–20 times since deglaciation. Most fires occurred in the early Holocene and during the last 2000 years, with the mid Holocene being a period with low fire frequency or no fires. During the last 1600 years, the Villeroy stand shifted from a Tsuga canadensis (L.) Carrière – conifer forest to a mixed forest and, most recently, to a red maple stand as fire became more frequent, possibly due to human activities of the last 400 years. This study confirms the influence of fire on the development of maple forests. Fire should be considered as an important disturbance factor in the dynamics of temperate deciduous and mixed forests.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,080

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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