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Enregistrement W3165734069 · doi:10.1073/pnas.2009717118

Warming enabled upslope advance in western US forest fires

2021· article· en· W3165734069 sur OpenAlexafffund
Mohammad Reza Alizadeh, John T. Abatzoglou, Charles H. Luce, Jan Adamowski, Arvin Farid, Mojtaba Sadegh

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésSnowpackMontane ecologyEnvironmental scienceElevation (ballistics)AridClimate changePhysical geographyHydrology (agriculture)GeographyClimatologySnowEcologyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increases in burned area and large fire occurrence are widely documented over the western United States over the past half century. Here, we focus on the elevational distribution of forest fires in mountainous ecoregions of the western United States and show the largest increase rates in burned area above 2,500 m during 1984 to 2017. Furthermore, we show that high-elevation fires advanced upslope with a median cumulative change of 252 m (-107 to 656 m; 95% CI) in 34 y across studied ecoregions. We also document a strong interannual relationship between high-elevation fires and warm season vapor pressure deficit (VPD). The upslope advance of fires is consistent with observed warming reflected by a median upslope drift of VPD isolines of 295 m (59 to 704 m; 95% CI) during 1984 to 2017. These findings allow us to estimate that recent climate trends reduced the high-elevation flammability barrier and enabled fires in an additional 11% of western forests. Limited influences of fire management practices and longer fire-return intervals in these montane mesic systems suggest these changes are largely a byproduct of climate warming. Further weakening in the high-elevation flammability barrier with continued warming has the potential to transform montane fire regimes with numerous implications for ecosystems and watersheds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeObservationnel
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

Citations174
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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