How does tree regeneration respond to mixed‐severity fire in the western Oregon Cascades,<scp>USA</scp>?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dendroecological studies of historical tree recruitment patterns suggest mixed‐severity fire effects are common in Douglas‐fir/western hemlock forests of the Pacific Northwest (PNW), USA , but empirical studies linking observed fire severity to tree regeneration response are needed to expand our understanding into the functional role of fire in this forest type. Recent increases in mixed‐severity fires offered this opportunity, so we quantified the abundance, spatial distribution, species richness, and community composition of regenerating trees across a mixed‐severity fire gradient (unburned–high‐severity fire) 10 and 22 yr post‐fire, and use our results to inform a discussion of fire's functional role in western Oregon Cascades Douglas‐fir forests. Regeneration abundance was unimodal across the fire severity gradient such that the greatest mean abundance followed moderate‐severity fire (25–75% basal area mortality). Similarly, the greatest number of species was present within the most 25‐m 2 regeneration quadrants (most extensive distribution) following moderate‐severity fire, relative to any other fire severity class. On average, species richness also exhibited a unimodal distribution across the severity gradient, increasing by 100% in stands that experienced moderate‐severity fire relative to unburned forests or following high‐severity fire, as predicted by the Intermediate Disturbance Hypothesis. Several distinct regeneration communities emerged across the fire severity gradient, including early seral tree communities indicative of those observed in initial and relay floristics successional models for this forest type. Most significantly, moderate‐severity fire alters successional trajectories and facilitates the establishment of a more diverse tree regeneration community than observed following low‐ or high‐severity fire. These communities are reflective of the diverse overstory communities commonly encountered throughout this forest type. The emergence of these diverse forests is unlikely to develop or persist in the absence of moderate‐severity fire effects, and may be perpetuated longer by recurring moderate‐severity fire relative to experiencing stand replacing fire. Therefore, moderate‐severity fire may be the most functionally important fire effect in Douglas‐fir forests and should be better represented in successional models and more prominent in ecologically based fire and forest management.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».