Prescribed Fire Increases Seedling Recruitment in a Natural Pitch Pine (Pinus rigida) Population at its Northern Range Limit
Notice bibliographique
Résumé
Disturbances, including wildfire, play an important role in forest maintenance, and have been modified over time. Determining the importance of historical disturbance can be complex, especially if disturbance regimes differ over a species' range. Pinus rigida (pitch pine) is associated with wildfire in the core of its range; however, the association becomes less certain toward its range margins, including at the northeast extent of its range in the Thousand Islands Ecosystem (TIE), Ontario, where the species is rare. To test for fire dependence of seedling recruitment in a natural pitch pine population at this range limit, we compared the efficiency of prescribed fire to mechanical and control treatments. We used a Before–After Control–Impact (BACI) design at two sites in the TIE, controlling for the effects of canopy cover, understory cover, and depth to mineral soil. Pitch pine seedlings were observed for the first time in decades in the TIE following treatment; only fire had a significant positive effect on recruitment. Our results suggest that prescribed fire is effective in increasing pitch pine seedling recruitment even in a marginal natural pitch pine population. We discuss what mechanisms might explain these results, as well as restoration considerations including the potential for modified mechanical disturbance treatments where prescribed fires might not be feasible.
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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) | 0,001 | 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 ».