Temperature-controlled tundra fire severity and frequency during the last millennium in the Yukon-Kuskokwim Delta, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Wildfire is an important disturbance to Arctic tundra ecosystems. In the coming decades, tundra fire frequency, intensity, and extent are projected to increase because of anthropogenic climate change. To more accurately predict the effects of climate change on tundra fire regimes, it is critical to have detailed knowledge of the natural frequency and extent of past wildfires and how they responded to past climate variability. We present analyses of fire frequency and temperature from a lake sediment core from the Yukon-Kuskokwim (YK) Delta. Our ca. 1000 macroscopic charcoal record shows more frequent but possibly less severe tundra fires during the first half of the last millennium, whereas less frequent, possibly more severe fires characterize the latter half. Our temperature reconstruction, based on distributional changes of branched glycerol dialkyl glycerol tetraethers (brGDGTs), shows slightly warmer conditions from ca. AD 1000 to 1500, and cooler conditions thereafter (ca. AD 1500 to 2000), suggesting that fire frequency increases when climate is relatively warmer in this region. When wildfires occur more frequently, fire severity may decrease because of limited biomass (fuel source) accumulating between fires. The data suggest that tundra ecosystems are highly sensitive to climate change, and that a warmer climate, which is predicted to develop in the near future, will result in more frequent tundra wildfires.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».