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Enregistrement W3210579774 · doi:10.1073/pnas.2024872118

Increasing fire and the decline of fire adapted black spruce in the boreal forest

2021· article· en· W3210579774 sur OpenAlexafffund
Jennifer L. Baltzer, Nicola J. Day, Xanthe J. Walker, David F. Greene, Michelle C. Mack, Heather D. Alexander, Dominique Arseneault, Jennifer L. Barnes, Yves Bergeron, Yan Boucher, Laura Bourgeau‐Chavez, Carissa D. Brown, Suzanne Carrière, Brian K. Howard, Sylvie Gauthier, Marc‐André Parisien, Kirsten A. Reid, Brendan M. Rogers, Carl A. Roland, Luc Sirois, Sarah E. Stehn, Dan K. Thompson, Merritt R. Turetsky, Sander Veraverbeke, Ellen Whitman, Jian Yang, Jill F. Johnstone

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceMemorial University of NewfoundlandUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité du Québec à RimouskiYukon UniversityGovernment of Northwest TerritoriesWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesOffice of Polar ProgramsFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesDivision of Environmental BiologyCanada Research ChairsU.S. Department of AgricultureNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Forest ServiceNational Science Foundation
Mots-clésBlack spruceTaigaDominance (genetics)Environmental scienceBorealClimate changeEcologyFire regimeFire ecologyFlammabilityEcosystemGeographyForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intensifying wildfire activity and climate change can drive rapid forest compositional shifts. In boreal North America, black spruce shapes forest flammability and depends on fire for regeneration. This relationship has helped black spruce maintain its dominance through much of the Holocene. However, with climate change and more frequent and severe fires, shifts away from black spruce dominance to broadleaf or pine species are emerging, with implications for ecosystem functions including carbon sequestration, water and energy fluxes, and wildlife habitat. Here, we predict that such reductions in black spruce after fire may already be widespread given current trends in climate and fire. To test this, we synthesize data from 1,538 field sites across boreal North America to evaluate compositional changes in tree species following 58 recent fires (1989 to 2014). While black spruce was resilient following most fires (62%), loss of resilience was common, and spruce regeneration failed completely in 18% of 1,140 black spruce sites. In contrast, postfire regeneration never failed in forests dominated by jack pine, which also possesses an aerial seed bank, or broad-leaved trees. More complete combustion of the soil organic layer, which often occurs in better-drained landscape positions and in dryer duff, promoted compositional changes throughout boreal North America. Forests in western North America, however, were more vulnerable to change due to greater long-term climate moisture deficits. While we find considerable remaining resilience in black spruce forests, predicted increases in climate moisture deficits and fire activity will erode this resilience, pushing the system toward a tipping point that has not been crossed in several thousand years.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations268
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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