MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2763407294 · doi:10.7490/f1000research.1114857.1

Turning down the heat: vegetation feedbacks limit fire regime responses to global warming

2017· article· en· W2763407294 sur OpenAlexaffabout
Jean Marchal, Steve Cumming, Eliot J. B. McIntire

Notice bibliographique

RevueFaculty of 1000 Research Ltd · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceNatural Resources CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceClimate changeAbies balsameaVegetation (pathology)TaigaBorealGlobal changeGlobal warmingClimatologyEcologyAtmospheric sciencesDisturbance (geology)Yellow birchBlack sprucePhysical geographyBalsamGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Question/Methods Boreal wildfire activity is projected to increase dramatically under climate change, raising concerns about ecological and socio-economic consequences. Projections of fire activity have often incorporated only climate-related controls, neglecting biotic feedbacks. This could lead to incorrect projections of fire activity and biased vulnerability assessments to climate change. This would lead policy makers to take wrong directions and adopt inappropriate adaptation policies, with significant ecological and socio-economic costs. We introduced sensitivity to climate- and vegetation-related controls in a landscape fire model using empirical models of fire initiation, escape and spread in temperate and boreal forests of southern Québec, Canada. We coupled the landscape fire model with a dynamic vegetation model to integrate explicitly two biotic feedbacks mechanisms related to post-fire regeneration and successional processes. We constructed a 2x2 simulation experiment where the feedbacks were activated or deactivated under the RCP8.5 scenario of 21 st century climate warming. We calculated various measures of annual fire activity such as fire frequency, the mean annual burn rate, the fire size distribution, to quantify the importance of these feedbacks on projections. Results/Conclusions According to our models, biotic feedbacks would markedly offset expected increases in fire activity under climate change. In a scenario where vegetation was assumed constant throughout the century, the mean annual burn rate is projected to increase by 18 times at the end of the century relative to historical levels, reaching 1.82% per year. In comparison, if both biotic feedbacks were included this increase was reduced to 4 times. Increases in burn rate were due more to increases in the size rather than in the number of fires. Among the four scenarios, the number of fires increased by 4 to 5 times while the average size increased by 2 to 13 times. The differences between the scenarios were related to the amounts of various fuel types, and their relative frequencies of fire ignition and probabilities of fire spread. These findings have implications for fire risk management and adaptation to climate change, as the extensive forest management now being practiced in the region could act as widespread fuels management.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFaculty of 1000 Research LtdMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207