Long term effect of fire severity on carabid and lichen assemblages
Notice bibliographique
Résumé
Variation in fire severity strongly influences post-fire forest development. The resulting fine scale forest heterogeneity could impact biodiversity over long periods after fire events. In the James Bay area of northern Québec, differential seed mortality caused by high and low crown fire severity resulted in dramatic variation in regeneration density of both jack pine and black spruce. Sixty years after such fire event, we show that composition of lichen and carabid assemblages varied significantly between areas of high (c. 2600 stems/ha) and low (c. 560 stems/ha) stem density established by differential crown fire severity. The carabids, Notiophilus semistriatus and Miscodera arctica, were found in low stem density areas while Carabus taedatus and Pterostichus brevicornis were found in high stem density areas. Amount of bare ground was higher in low stem density area which may favor active visual diurnal hunters such as Notiophilus species. Cladonia rangiferina and C. stellaris were associated with high stem density area while C. uncialis and C. mitis were associated with low stem density area. This likely reflects the fact that photosynthetic rate of C. rangiferina is optimal under shady areas whereas C. uncialis is better adapted to hot, dry and sunny conditions. Thus, variation in fire behavior led to long-lasting variation in forest conditions that clearly affected both lichen and carabid assemblages even 60 years after fire.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».