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Enregistrement W2791516256 · doi:10.3390/f9020078

Historic Frequency and Severity of Fire in Whitebark Pine Forests of the Cascade Mountain Range, USA

2018· article· en· W2791516256 sur OpenAlexaff
Michael P. Murray, Joel Siderius

Notice bibliographique

RevueForests · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistry of Forests
Organismes subventionnairesU.S. Forest Service
Mots-clésEndangered speciesRange (aeronautics)Fire ecologyForestryGeographyEcologyElevation (ballistics)Environmental scienceEcosystemFire regimePhysical geographyBiologyHabitatEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whitebark pine (Pinus albicaulis Engelm.) is a foundation species of high elevation forest ecosystems in the Cascade Mountain Range of Oregon, Washington, and British Columbia. We examined fire evidence on 55 fire history sites located in the Cascade Range. To estimate dates of historic fires we analyzed 57 partial cross-sections from fire-scarred trees plus 700 increment cores. The resulting 101 fire events indicate fire has been a widespread component of Cascadian whitebark pine stands. Results are site specific and vary considerably. Whitebark pine stands appear to burn in a variety of severities and frequencies. Sites where fire intervals were detected ranged from 9 to 314 years, with a median of 49 years, and averaging 67 years. Fire intervals shortened significantly with higher latitudes. In assessing the most recent fire event at each site, overall, 56 percent burned as stand replacing events. In the 20th century, the number of fires diminished significantly. Due to conservation imperatives, re-introducing fire should be undertaken with extreme care to avoid substantial mortality of this endangered species.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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