The Footprint of Wildfires on Mediterranean Forest Ecosystem Services in Vesuvius National Park
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Wildfires are one of the most important natural disturbances in vegetation biomes. In recent decades, both the number and severity of fires have significantly increased in Mediterranean forests, frequently resulting in catastrophic events. In this scenario, we aimed to explore the flow of ecosystem services and their related economic value that was disrupted by human-induced megafires in the Mediterranean forest of Vesuvius National Park in the summer of 2017. We adopted an innovative approach by merging two methodologies: an ecological approach to evaluate the status of the forest ecosystem after the wildfires and an economics methodology to estimate the monetary value of the interruption to ecosystem services. Losses related to the following six services were estimated: woody biomass, soil erosion control, habitat maintenance, pollination, carbon stock, and ecotourism. In 2017, 3350 ha of forest (88% of the total forested area of Vesuvius National Park) burnt over a period of 49 days. The total estimated monetary loss amounted to €14.363 M, 56.9% of which comprised of provisioning ecosystem services, while 34.7% encompassed maintenance and regulation services, and 8.5% were so-called cultural services. Suppression costs accounted for 16% of the total estimated economic loss of ecosystem services. Our results provide useful insights for decision-makers when allocating financial resources, suggesting that they should invest in fire prevention rather than fire suppression and post-fire restoration. This explicit valuation of the footprint of the wildfires, although not exhaustive, can also lead to greater awareness among the public regarding the benefits conferred by Mediterranean forest ecosystems. This is the first study to economically evaluate the interruption of ecosystem services after megafires in the Mediterranean basin.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle