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Enregistrement W2531803665 · doi:10.1111/jvs.12466

Fire is a stronger driver of forest composition than logging in the boreal forest of eastern Canada

2016· article· en· W2531803665 sur OpenAlexaffabout
Yan Boucher, Isabelle Auger, Jean Noël, Pierre Grondin, Dominique Arseneault

Notice bibliographique

RevueJournal of Vegetation Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesRural Development Administration
Mots-clésLoggingDeciduousDisturbance (geology)EcologyTaigaSpruce budwormGeographySalvage loggingForest ecologyForestryEcosystemAgroforestryEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 In the present‐day landscape, large areas dominated by late successional coniferous taxa have been replaced by early successional deciduous taxa.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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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