Effect of fire and thinning on fine-scale genetic structure and gene flow in fire-suppressed populations of sugar pine ( <i>Pinus lambertiana</i> Douglas)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Historically, frequent, low-severity fires in dry western North American forests were a major driver of ecological patterns and processes, creating resilient ecosystems dominated by widely-spaced pine species. However, a century of fire-suppression has caused overcrowding, altering forest composition to shade-tolerant species, while increasing competition and leaving trees stressed and susceptible to pathogens, insects, and high-severity fire. Exacerbating the issue, fire incidence is expected to increase with changing climate, while fire season has been observed to begin earlier and last longer than historic trends. Forest thinning and prescribed fire have been identified as important management tools to mitigate these risks. Yet little is known of how thinning, fire, or their interaction affect contemporary evolutionary processes of constituent pine species that influence fitness and play an important role in the opportunity for selection and population persistence. We assessed the impact of widely used fuel reduction treatments and prescribed fire on fine-scale gene flow on an ecologically important and historically dominant shade-intolerant pine species of the Sierra Nevada, Pinus lambertiana Dougl. Treatment prescription (no-thin-no-fire, thin-no-fire, and fire-and-thin) was found to differentially affect both fine-scale spatial and genetic structure as well as effective gene flow in this species. Specifically, the thin-no-fire prescription increases genetic structure (spatial autocorrelation of relatives) between adults and seedlings, while seed and pollen dispersal increase and decrease, respectively, as a function of increasing disturbance intensity. While these results may be specific to the stands at our study site, they indicate how assumptions relating to genetic effects based on spatial structure can be misleading. It is likely that these disequilibrated systems will continue to evolve on unknown evolutionary trajectories. The long-term impacts of management practices on reduced fitness from inbreeding depression should be continually monitored to ensure resilience to increasingly frequent and severe fire, drought, and pest stresses.
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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 ».