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Enregistrement W3193456896 · doi:10.1016/j.palaeo.2021.110625

A palaeovegetation and diatom record of tropical montane forest fire, vegetation and hydroseral changes on Mount Kenya from 27,000–16,500 cal yr BP

2021· article· en· W3193456896 sur OpenAlexfundno aff
Colin J. Courtney Mustaphi, Stephen M. Rucina, Lydia King, Katherine Selby, Rob Marchant

Notice bibliographique

RevuePalaeogeography Palaeoclimatology Palaeoecology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilFP7 People: Marie-Curie ActionsUppsala UniversitetVetenskapsrådetEuropean CommissionStyrelsen för Internationellt UtvecklingssamarbeteBritish Institute in Eastern AfricaSvenska Forskningsrådet FormasCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlUniversität Basel
Mots-clésVegetation (pathology)Climate changePhysical geographyEnvironmental scienceEcosystemFire regimeCharcoalEcologyGeologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fire is an important ecological disturbance in moist tropical forests influencing vegetation composition and structure. Contemporary and historical records of forest fires in mountain forests of Kenya are limited to the past decades and have a strong anthropogenic influence for ignition patterns and fire suppression activities. Palaeoenvironmental geoarchives provide the temporal depth to investigate long-term (multidecadal-to-millennial) changes in fire activity. Here we use a sediment record from the Rumuiku wetland, located in a volcanic crater on the eastern flank of Mount Kenya that was radiocarbon dated and analysed for diatom, pollen and charcoal subfossils to produce a highly resolved time series of local hydroclimatic change, vegetation, and fire; respectively. This study focuses on the time during and following the global Last Glacial Maximum, a time of rapid warming and changing regional hydroclimate with relatively stable atmospheric CO2 and not yet intensive anthropogenic modification of ecosystems. Charcoal and pollen data support associated changes in vegetation-fire centred around 21,500 cal yr BP when Afromontane forests with predominant abundances of Juniperus, Podocarpus and other montane forest trees changed to Hagenia-dominated forests that are relatively more open and adapted to burn more frequently but with less intense fires. These transitions in ecosystem composition, distribution and structure support the important role of fire in driving and maintaining forest composition in the watershed and contributing to the spatial complexity of forests around the mountain. These changes in composition, structure and biomass occurred during a time of rapid Late Pleistocene climate warming, regional hydroclimatic drying, and slowly rising atmospheric CO2 from 27,000 to 16,500 cal yr BP, during and following the conditions of the global Last Glacial Maximum. Temperature, hydroclimate and atmospheric CO2 are well-known drivers of montane vegetation change in the tropics and the role of fire is shown here to be a contributing driver to the spatial heterogeneity of forest patches at long time scales. Vegetation modelling at spatial scales relevant to land management and conservation should include retrospective evidence of the range of drivers of ecological disturbance regimes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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