Tree regeneration on industrial linear disturbances in treed peatlands is hastened by wildfire and delayed by loss of microtopography
Notice bibliographique
Résumé
The world’s forests are highly fragmented by linear disturbances, and many forests have failed to recover decades after abandonment. Lack of recovery is common in unproductive forests, such as treed peatlands, because of conditions that limit tree growth, including simplification of microtopography (loss of microsites). The persistence of these features affects biodiversity, but of particular concern in Canada is the detrimental effects on threatened woodland caribou. Although natural regeneration of trees in peatlands occurs in some places, it is not an effective recovery strategy for restoring the habitat of woodland caribou. This has led to restoration activities with costs exceeding CAD$12 500/km. However, current restoration does not consider wildfires, which can destroy planted trees but also initiate early seral conditions that favor natural regeneration. Here we compared tree regeneration on seismic lines and adjacent forest controls for burnt (75 sites) and unburnt (68 sites) treed peatlands in northeast Alberta, Canada. Tree regeneration (stems with a DBH < 1 cm/ha) varied from 28 500 in burnt lines, 11 440 in unburnt lines, and 18 210 in burnt forest, to 9520 in unburnt forest. Wildfires promoted denser regeneration in sites with a greater proportion of serotinous species and water table depth. Microtopography and terrain wetness explained regeneration on burnt lines, but not unburnt lines. In burnt and unburnt lines, sunlight, microtopography, and depth of water table most affected tree regeneration patterns.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».