Long-term pine regeneration, shrub layer dynamics, and understory community composition responses to repeated prescribed fire in <i>Pinus resinosa</i> forests
Notice bibliographique
Résumé
Prescribed fire is increasingly viewed as a valuable tool for reversing ecological consequences of fire suppression within fire-adapted forests. While the use of burning treatments in northern temperate conifer forests has received considerable attention, the long-term (>10 year) effects on understory composition and dynamics have not been quantified. We describe the persistence of prescribed fire effects on the woody and herbaceous understory in a mature red pine (Pinus resinosa Ait.) forest in northern Minnesota, USA, over a ∼50-year period, as well as the relative roles of fire season and frequency in affecting vegetation responses. Burning treatments were applied from 1960 to 1970 on 0.4 ha experimental units and crossed fire season and frequency in a randomized block design. Burning altered shrub layer dynamics and composition in both the short and long terms and was influenced by both fire season and frequency, with frequent summer season burns having the largest impact, including greatest control of hazel (Corylus spp.). The application of fire facilitated regeneration of pine; however, recruitment into the overstory was limited. Additionally, community composition of the herbaceous understory diverged 40+ years following burning. This study highlights the importance of continued burning in affecting vegetation responses and the potential of fire as a long-lasting vegetation management tool in these forests.
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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) | 0,000 | 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 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 ».