Ecosystem memory of wildfires affects resilience of boreal mixedwood biodiversity after retention harvest
Notice bibliographique
Résumé
The extent to which past states influence present and future ecosystem characteristics (ecosystem memory (EM)) is challenging to assess because signals of past ecological conditions fade with time. Using data about seven different taxa, we show that ecological gradients initiated by wildfires up to three centuries earlier affect biotic recovery after variable retention harvest in the boreal mixedwood forest. First, we show that fire history over the last 300 years is reflected in pre‐harvest species‐specific stand basal area (BA), with longer times since high severity fire associated with proportionally higher BA of shade‐tolerant softwood species than shade‐intolerant hardwoods. Second, using patterns in the BA of pre‐harvest tree species we link fire history to species composition of pre‐harvest assemblages of bryophytes, herbs, shrubs, regenerated trees, songbirds, spiders and carabid beetles. Finally, we use variance partitioning to compare the importance of species‐specific pre‐ versus post‐harvest BA for explaining the structure of these seven biotic assemblages two, five and ten years after harvest. We detected persistent significant effects of pre‐harvest BA in all post‐harvest biotic assemblages up to ten years after harvest. Pre‐harvest BA was more strongly associated with early post‐harvest understory plant and carabid beetle assemblages than was post‐harvest BA, but the opposite was true for spiders, songbirds and regenerated trees. EM effects were detected two, five and ten years after harvest but temporal patterns varied according to taxa. Thus, EM of fire history can persist at least ten years after variable retention harvest and such effects appear to be stronger for understory plants than for animals. We conclude that management of biological legacies to increase post‐disturbance EM will increase overall resilience and sustainability of these mixedwood forests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 ».