Temperature and fuel availability control fire size/severity in the boreal forest of central Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The north-central Canadian boreal forest experienced increased occurrence of large and severe wildfires caused by unusually warm temperatures and drought events during the last decade. It is, however, difficult to assess the exceptional nature of this recent wildfire activity, as few long-term records are available in the area. We analyzed macroscopic sedimentary charcoal from four lakes and pollen grains from one of those lakes to reconstruct long-term fire regimes and vegetation histories in the boreal forest of central Northwest Territories. We used regional estimates of past temperature and hydrological changes to identify the climatic drivers of fire activity over the past 10,000 years. Fires were larger and more severe during warm periods (before ca. 5000 cal yrs. BP and during the last 500 years) and when the forest landscape was characterized by high fuel abundance, especially fire-prone spruce. In contrast, colder conditions combined with landscape opening (i.e., lower fuel abundance) during the Neoglacial (after ca. 5000 cal yrs. BP) were related with a decline in fire size and severity. Fire size and severity increased during the last five centuries, but remained within the Holocene range of variability. According to climatic projections, fire size and severity will likely continue to increase in central Northwest Territories in response to warmer conditions, but precipitation variability, combined with increased abundance of deciduous species or opening of the landscape, could limit fire risk in the future.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».