The Iberian Peninsula’s Burning Heart—Long-Term Fire History in the Toledo Mountains (Central Spain)
Notice bibliographique
Résumé
Long-term fire ecology can help to better understand the major role played by fire in driving vegetation composition and structure over decadal to millennial timescales, along with climate change and human agency, especially in fire-prone areas such as the Mediterranean basin. Investigating past ecosystem dynamics in response to changing fire activity, climate, and land use, and how these landscape drivers interact in the long-term is needed for efficient nature management, protection, and restoration. The Toledo Mountains of central Spain are a mid-elevation mountain complex with scarce current anthropic intervention located on the westernmost edge of the Mediterranean basin. These features provide a perfect setting to study patterns of late Holocene fire activity and landscape transformation. Here, we have combined macroscopic charcoal analysis with palynological data in three peat sequences (El Perro, Brezoso, and Viñuelas mires) to reconstruct fire regimes during recent millennia and their linkages to changes in vegetation, land use, and climatic conditions. During a first phase (5000–3000 cal. BP) characterized by mixed oak woodlands and low anthropogenic impact, climate exerted an evident influence over fire regimes. Later, the data show two phases of increasing human influence dated at 3000–500 cal. BP and 500 cal. BP–present, which translated into significant changes in fire regimes increasingly driven by human activity. These results contribute to prove how fire regimes have changed along with human societies, being more related to land use and less dependent on climatic cycles.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».