Fire is a stronger driver of forest composition than logging in the boreal forest of eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Our study aimed to: (1) document the preindustrial (1925) forest composition prior to extensive logging; (2) document the magnitude of changes from 1925 to 2005; and (3) identify the relative influence of logging and natural disturbances as drivers of the present‐day forest composition. Location Boreal forest in central Quebec, eastern Canada. Methods We used a dense network of georeferenced historical (~1925) forest plots ( n = 30 033) to document preindustrial forest composition. We evaluated the magnitude of changes with the present‐day using modern plots (1980s to 2000s). We reconstructed a long‐term, spatially explicit history of logging, spruce budworm outbreaks ( Choristoneura fumiferana [Clem.], SBO ), and fire using historical maps and field surveys. Results In the preindustrial period, late successional coniferous taxa ( Abies balsamea and Picea spp.) dominated the landscape, whereas early successional deciduous taxa ( Betula spp. and Populus spp.) were confined to recently burned areas. In the present‐day landscape, large areas dominated by late successional coniferous taxa have been replaced by early successional deciduous taxa. Forest communities dominated by early successional deciduous taxa increased sharply throughout the study area. Logging has been a minor driver of these changes compared to fire and SBO s. Conclusions This study demonstrates the importance of documenting the long‐term history of both anthropogenic and natural disturbances in order to assess their relative contributions to the development of the present‐day forest ecosystems. Natural disturbances have remained the main drivers of forest composition during the 20th century, whereas logging played a less important role. In the current context of global change, long‐term experimental research is required to help forecast impacts of natural disturbances and forest management on boreal forest composition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».