The effects of black spruce fuel management on surface fuel condition and peat burn severity in an experimental fire
Notice bibliographique
Résumé
In the boreal plains ecozone, black spruce (Picea mariana (Mill.) Britton, Sterns & Poggenb.) peatlands can represent large parts of the expanding wildland–urban interface (WUI) and wildland–industry interface (WII). The boreal plains wildfire regime is predicted to increase in areal extent and intensity, amplifying the need for wildfire management to protect the WUI and WII. Forested peatland ecosystems can burn at high intensity and present challenges for wildfire managers such as severe smouldering combustion and large carbon loss. Fuel management techniques such as mulching treatments (converting surface and canopy fuel to a masticated fuelbed) can be applied to black spruce peatlands, yet the impact on fuel load, condition, and peat burn severity is unclear. Using observations from an experimental fire, we found that a mulch-thinning fuel treatment could reduce peat depth of burn. However, where peat bulk density was increased by compaction, this led to an increased peat combustion carbon loss relative to the control. Furthermore, near-total combustion of the mulch layer resulted in significantly more surface fuel carbon emission from thinned and stripped fuel-treated areas compared with the control. We argue that although fuel treatment may benefit smouldering combustion suppression efforts, surface fuel carbon loss should be considered before treatments are implemented on a large scale.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».