Effects of 20th‐century settlement fires on landscape structure and forest composition in eastern Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions Which role did historical anthropogenic disturbances play in modifying the natural fire regime? To what extent have they shaped current forest? Do those disturbances have lingering impacts in the present‐day landscape? Are certain tree species related to former land use? Location eastern Quebec, Canada. Methods Spatial data on landscape structure, burnt areas, settlements, and forest patches were vectorized on an archival map dating back to 1938. For each landscape class, the total area, the number of polygons, and the proportion of the total landscape occupied by the largest polygon were analyzed according to elevation and to the Euclidean distance from the "settlement" polygons. An index of the spatial link between the landscape classes was calculated, based on the proportions of the perimeter of the polygons of each class shared with each of the other classes. A Kolmogorov–Smirnov test for pooled data was used to obtain the frequency distributions of landscape classes as a function of distance. The association between settlement fires and present‐day vegetation, and more specifically Populus and Betula stands, was tested by superimposing the most recent ecoforest map on the 1938 land‐use map. Distance bands on either side of the 1938 settlement front were delineated to calculate the proportion of each distance class occupied by present‐day aspen and birch stands. Results Anthropogenic fires generated a recognizable landscape pattern of land use. Burnt areas were mostly located within 2 km from a settlement. Most burnings observed on the 1938 map were human‐induced, based on their spatial connection with the settled areas. Lingering impacts of these 20th‐century fires on present‐day forests were identified using the peculiar spatial distribution of tree species. The presence and spatial distribution of aspen in the present‐day landscape is tightly associated with previously burnt areas. Conclusions Past land‐use strongly altered the natural fires regime and associated tree species. Current land‐use could potentially lead to increased degraded forest landscapes in the near future.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».