A multi-century history of fire regimes along a transect of mixed-conifer forests in central Oregon, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
Dry mixed-conifer forests are widespread in the interior Pacific Northwest, but their historical fire regimes are poorly characterized, in particular the relative mix of low- and high-severity fire. We reconstructed a multi-century history of fire from tree rings in dry mixed-conifer forests in central Oregon. These forests are dominated by ponderosa pine (Pinus ponderosa Lawson & C. Lawson), Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco), and grand fir (Abies grandis (Douglas ex D. Don) Lindl.). Across four, 30-plot grids of ∼800 ha covering a mosaic of dry mixed-conifer forest types, we sampled 4065 trees for evidence of both high- and low-severity fire. From 1650 to ∼1900, all four sites sustained frequent, often extensive, low-severity fires that sometimes included small patches of severe fire (50–150 ha during 18%–28% of fire years). Fire intervals were similar among sites and also among forest types within sites (mean intervals of 14–32 years). To characterize the continuous nature of the variation in fire severity, we computed a plot-based index that captures the relative occurrence of low- and high-severity fire. Our work contributes to the growing understanding of variation in past fire regimes in the complex and dynamic forests of North America’s Interior West.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».