Bark beetles, fuels and future fire hazard in contrasting conifer forests of Greater Yellowstone
Notice bibliographique
Résumé
The extent and severity of bark beetle (Curculionidae: Scolytinae) epidemics and the frequency of large, severe fires have reached unprecedented levels in recent decades, and these trends are expected to continue with ongoing climate change. Insects and fire have tremendous ecological and economic effects in western forests, yet their interactions are poorly understood. We combined field studies and simulation modeling to understand how bark beetle infestation and post-outbreak management affect fire hazard in two widespread but contrasting forest types, lodgepole pine (Pinus contorta) and Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii) in the Greater Yellowstone Ecosystem (GYE) in northwestern Wyoming. We directly addressed key barkbeetle research priorities identified by US Forest Service scientists for the western US, via three primary questions and several supplemental studies. (1) How do effects of bark beetle outbreaks on fuel profiles and subsequent fire hazard differ between lodgepole pine and Douglas-fir forests? (2) How was the severity of recent fire in lodgepole pine and Douglas-fir forests affected by prior bark beetle infestation, and does the combination of beetle infestation and fire compromise forest recovery? (3) What post-beetle fuel treatments are likely to change the hazard of subsequent severe fire in lodgepole pine and Douglas-fir forests?
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».