Lacustrine charcoal peaks provide an accurate record of surface wildfires in a North European boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the skills of different palaeofire reconstruction techniques to reconstruct the fire history of a boreal landscape (Russian Karelia) affected by surface fires. The analysis of dated lacustrine sediments from two nearby lakes was compared with independent dendrochronological dating of fire scars, methods which have rarely been used in context of surface fires. We used two sediment sub-sampling volumes (1 and 3.5 cm 3 , wet volumes) and three methods of calculating the Charcoal Accumulation Rate to reconstruct fire histories: CHAR number, charcoal surface area and estimated charcoal volume. The results show that palaeofire reconstructions obtained with fossil charcoal data from lake sediments and dendrochronology are similar and complementary. Dendrochronological reconstruction of fire scars established 12 fire dates over the past 500 years, and paleo-data from lake sediments identified between 7 and 13 fire events. Several ‘false fire events’ were also recorded in the charcoal chronologies, likely because of errors associated with the estimation of the sediment accumulation rate in the unconsolidated part of the sediment. The number of replicates, that is, number of sub-samples and lakes analyzed, had an effect on the number of identified fire events, whereas no effect was seen in the variation in the analyzed sediment volume or the choice of the charcoal-based metric. Whenever possible, we suggest the use of the dendrochronological data as an independent control for the calibration of charcoal peak series, which helps provide more realistic millennia-long reconstruction of past fire activity. We also argue for the use of 1 cm 3 sample volume, a sampling protocol involving sampling of more than one lake, and sufficient number of intra-sample replicates to achieve skilful reconstructions of past fire activity.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».