Fine‐scale distribution of moisture in the surface of a degraded blanket bog and its effects on the potential spread of smouldering fire
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During rain‐free periods, the water table in peatlands falls and the moisture content (MC) of top 10 cm, including the moss layer, depends upon the hydrophysical properties and the responses of the local composition of species to water deficit. Thus, the ecosystem becomes vulnerable to surface peat fires. The spread of such fires is often irregular; however, there is little understanding of how the fine‐scale variation of peatMCcan affect the spread of smouldering fire. We analyse the fine‐scale distribution of surfaceMCfrom a degraded blanket bog (i.e., horizontal intervals of 10 cm), thus indirectly analysing the effect of fine‐scaleMCdistribution on peat fire spread. We determine the relationship of vegetation and microtopography to the spatial distribution of near surfaceMCand the moisture gradient around patches of dry peat (less than 250%MC, moisture content in a dry mass basis). We found that theMCof the surface peat was distributed in clusters with dry patches (less than 250%MC) averaging 40 ± 15 cm in size. TheMCgradient surrounding dry patches was 10 ± 7%MC∙cm−1. A mixed‐effects model showed that dry patches were associated with lawns (of feather moss orSphagnum) and hummocks of feather moss. Our model showed that wet patches were associated with both hummocks and hollows ofSphagnum. Therefore, the characterization of the surfaceMCin a fine‐scale is critical if we are to understand the spread of fires in peatlands.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».