Different regional climatic drivers of Holocene large wildfires in boreal forests of northeastern America
Notice bibliographique
Résumé
Global warming could increase climatic instability and large wildfire activity in circumboreal regions, potentially impairing both ecosystem functioning and human health. However, links between large wildfire events and climatic and/or meteorological conditions are still poorly understood, partly because few studies have covered a wide range of past climate-fire interactions. We compared palaeofire and simulated climatic data over the last 7000 years to assess causes of large wildfire events in three coniferous boreal forest regions in north-eastern Canada. These regions span an east-west cline, from a hilly region influenced by the Atlantic Ocean currently dominated by Picea mariana and Abies balsamea to a flatter continental region dominated by Picea mariana and Pinus banksiana . The largest wildfires occurred across the entire study zone between 3000 and 1000 cal. BP. In western and central continental regions these events were triggered by increases in both the fire-season length and summer/spring temperatures, while in the eastern region close to the ocean they were likely responses to hydrological (precipitation/evapotranspiration) variability. The impact of climatic drivers on fire size varied spatially across the study zone, confirming that regional climate dynamics could modulate effects of global climate change on wildfire regimes.
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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 ».