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Enregistrement W2606165139 · doi:10.1139/cjfr-2016-0475

Fuel accumulation in a high-frequency boreal wildfire regime: from wetland to upland

2017· article· en· W2606165139 sur OpenAlexaffvenueabout
Dan K. Thompson, Marc‐André Parisien, Jean‐François Morin, Koreen Millard, Chris P. S. Larsen, Brian N. Simpson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensParks CanadaCarleton UniversityNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaigaBlack spruceBorealEnvironmental scienceFlammable liquidWetlandCanopyBiomass (ecology)Fire regimeNational parkForestryEcologyAgroforestryGeographyEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although it is increasingly accepted that young (e.g., ≤30 years) stands originating from wildfire are considerably less flammable than older stands in the boreal forest of North America, the role of fuel availability and structure in this phenomenon has not been thoroughly investigated. As a regional study in a high-frequency fire regime, detailed wildfire fuel loading and structure were measured in 66 sites including both wetlands and uplands in the Boreal Plains landscape of Wood Buffalo National Park in northwestern Canada. Overall, a significant increase in total flammable biomass occurred in upland sites over 97 years, but this increase was not consistently observed in wetlands, except where there was dense tree cover. Fuel accumulation was highly moderated by canopy fuels, as surface fuels were relatively constant across differing site types and time since fire, averaging 0.4 kg·m−2. Significant but gradual canopy fuel accumulation was observed in moist conifer upland forests dominated by mature black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) or white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) over 100 years since fire. Outside of these mature moist conifer uplands, there was no difference in total fuel loading between other upland forests and across the gradient of treed to open wetlands.

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)0,000
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 enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations48
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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