Cause and effects of a megafire in sedge-heathland in the Tasmanian temperate wilderness
Notice bibliographique
Résumé
The World Heritage wilderness of south-western Tasmania contains a complex vegetation mosaic of eucalypt forest, myrtaceous scrub and fire-sensitive rainforest embedded in highly flammable sedge–heathland. Aboriginal burning shaped this temperate region for millennia, and large, severe wildfires have prevailed since European settlement in the early 19th century. In 2013, the Giblin River fire burnt 45 000 ha of wilderness, most of which was sedge-heathland. We surveyed the fire footprint, and an adjacent management burn, to investigate the drivers of fire severity in sedge-heathland and to assess the regeneration response of woody vegetation and how these were influenced by antecedent fire histories. Analyses based on multi-model inference identified time since fire as the most important driver of sedge-heathland fire severity, as measured by diameter of burnt twigs. Mortality was high for both main stems (98%) and whole plants (91%), with only 16% of dead stems resprouting. Resprouting and seedling establishment were little affected by fire severity. The value of prescribed burning in reducing both the extent and severity of wildfires in the south-western Tasmanian landscape, and in maintaining stand-age heterogeneity, is illustrated by the wildfire having self-extinguished on the boundary of the management burn.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».