Pyrosilviculture: Combining prescribed fire with gap-based silviculture in mixed-conifer forests of the Sierra Nevada
Notice bibliographique
Résumé
We used a prescribed fire study to demonstrate the concept of pyrosilviculture, defined here as (i) using prescribed fire to meet management objectives or (ii) altering nonfire silvicultural treatments explicitly in order to optimize the incorporation of prescribed fire in the future. The study included implementation of relatively hot prescribed burns in mixed-conifer forests that have been managed with gap-based silviculture. The fires burned through 12-, 22-, 32-, and 100-year-old cohorts, thus enabling an analysis of stand age influences on fire effects. Mastication and precommercial thinning were assessed as prefire treatments in the 12-year-old stands. Postburn mortality and crown scorch declined with stand age. There was a clear tradeoff between fuel consumption and high rates of tree damage and mortality in the 12-year-old stands. Masticated stands had higher levels of mean crown scorch (78%) compared with precommercially thinned stands (52%). Mortality for all 12-year-old stands was high, as nearly half of the trees were dead 1 year after the fires. Giant sequoia and ponderosa pine had relatively high resistance to fire-related mortality. When applying the concept of pyrosilviculture, there may be opportunities to combine prescribed fire with regeneration harvests that create a variety of gap sizes to sustain both low fire hazard and promote structural heterogeneity and sustainable age structures that may not be achieved with prescribed fire alone.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».