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Enregistrement W2966384857 · doi:10.1177/0959683619865593

Gradually increasing forest fire activity during the Holocene in the northern Ural region (Komi Republic, Russia)

2019· article· en· W2966384857 sur OpenAlexaff
Chéïma Barhoumi, Odile Peyron, Sébastien Joannin, Dmitry Subetto, Alexander Kryshen, Igor Drobyshev, Martin P. Girardin, Benoît Brossier, Laure Paradis, Thierry Pastor, Samuel Alleaume, Adam A. Ali

Notice bibliographique

RevueThe Holocene · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHoloceneFoothillsPhysical geographyScots pineClimate changeTaigaFire regimeSteppeCharcoalGeographyPeatVegetation (pathology)ForestryMountain range (options)EcologyEcosystemArchaeologyPinus <genus>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many boreal regions of Russia the past natural variability of forest fire activity remains largely undocumented, preventing accurate assessment of the impact of current climate warming on forest ecosystem dynamics. This study aims to reconstruct the Holocene fire history of the northern Ural mountain foothills, in the Komi Republic, based on analyses of charcoal particles from peatland deposits and coupled with dendrochronological investigations. The results show that there was a gradual increase in forest fire activity during the past 11,000 years. Between 11,000 and 5100 cal. yr BP, the mean fire return interval (FRI) oscillated between 600 and 200 years. During this period, regional data showed that cold temperature, humid climatic conditions, combined with steppe vegetation between 11,000–9000 cal. BP, and then the development of spruce-dominated forest between 9300 and 4600 cal. yr BP, were less conducive to fires. After 5100 cal. yr BP, a gradual increase in drought conditions through reduced precipitations, associated with the establishment of a Scots pine forest favored fire frequency, with a mean FRI under 200 years (range, 200–40 years). Nowadays (since CE 1500), human activity induces an unprecedented fire activity with a mean FRI below 100 years (range, 100–40 years).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,213 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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