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Enregistrement W3128354555 · doi:10.25316/ir-14983

Peatland vegetation response post-fire in a changing climate

2020· article· en· W3128354555 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Newton

Notice bibliographique

RevueVIURRSpace (Vancouver Island University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVegetation (pathology)PeatEnvironmental scienceClimate changePhysical geographyForestryHydrology (agriculture)GeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peatland communities in western Canada have slowly developed over thousands of years with wildfires being a constant influence on these systems. As fires move through mature peatland communities, the aftermath is an open landscape where pioneer peatland species establish and develop. The open landscape supports the growth of successional species to create a mature forest, which is then ready for the fire interval cycle to continue. Fire cycles have been a constant on the landscape with little disruption; however, as climate change in western Canada has altered precipitation and temperature regimes, typical vegetation succession patterns that establish after peatland fires may be changing. The Chisholm fire of 2001 burned over 116,000 hectares of forest in northern Alberta, with most of the area being peatlands (treed fens). Vegetation surveys were completed throughout 2018 and 2019 within the burned peatlands of the Chisholm area and compared to an unburnt control area to identify species richness, diversity, composition and vegetation trends. I found, within the re-establishing peatland, a healthy, thriving and diverse community that is developing towards a community similar to the offsite mature treed fen. After almost 20 years of recovery, the affected vegetation community is dominated by peatland species. With temperatures and precipitation levels continually changing, the area is at a transition state in which the community may be maintained on the landscape or the area may experience a regime shift to a drier state.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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