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Enregistrement W2942601404 · doi:10.1002/ecs2.2706

Savanna canopy trees under fire: long‐term persistence and transient dynamics from a stage‐based matrix population model

2019· article· en· W2942601404 sur OpenAlex
Patricia A. Werner, Stephanie J. Peacock

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCharles Darwin UniversityAustralian National University
Mots-clésUnderstoryPopulationDisturbance (geology)CanopyFire regimeEcologyEnvironmental scienceGeographyVegetation (pathology)Population growthPopulation modelFire ecologyEcosystemBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fire is a major disturbance driving the dynamics of the world's savannas. Almost all fires are set by humans who are increasingly altering fire timing and frequency on every continent. The world's largest protected areas of savannas are found in monsoonal northern Australia. These include relatively intact, tall, open forests where traditional indigenous fire regimes have been largely replaced in the past half century by contemporary patterns with trees experiencing fire as often as three out of five years. Eucalypt canopy trees form the basic structure of these savannas and changes to the canopy due to fire regimes cascade to affect other plants and animals. In this study, we used data from nearly three decades of field studies on the effects of fire on individual trees to define eight life‐history stages and to calculate transition rates among stages. We developed a stage‐based matrix population model that explicitly considers how fire season and understory influence growth, survival, and recruitment for each life‐history stage. Long‐term population growth rates and transient population dynamics were calculated under five different fire regimes, each in two understory types, using both deterministic and stochastic simulations of seasonal timing of fires. We found that fire was necessary for long‐term persistence of eucalypt canopy tree populations but, under annual fires, most populations did not survive. Population persistence was highly dependent on fire regime (fire season and frequency) and understory type. A stochastic model tended to yield higher population growth rates than the deterministic model with regular, periodic fires, even under the same long‐term frequency of fires. Transient population dynamics over 100 yr also depended on fire regime and understory, with implications for savanna physiognomy and management. Model predictions were tested in an independent data set from a 21‐yr longitudinal field study in Kakadu National Park. This study is a novel and integrative contribution to our understanding of fire in savanna biomes regarding the potential for long‐term persistence and transient dynamics of savanna canopy tree populations. The model is relatively simple, generalizable, and adaptable for further investigations of the population dynamics of savanna trees under fire.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,997

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)0,0030,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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