Mitigating post-fire regeneration failure in boreal landscapes with reforestation and variable retention harvesting: At what cost?
Notice bibliographique
Résumé
Successive disturbances such as fire can affect post-disturbance regeneration density, with documented adverse effects on subsequent stand productivity. We conducted a simulation study to assess the potential of reactive (reforestation) and proactive (variable retention harvesting) post-fire regeneration failure mitigation strategies in a 1.37 Mha fire-prone boreal landscape dominated by black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) and jack pine (Pinus banksiana Lamb.). We quantified their respective capacity to maintain landscape productivity and post-fire resilience, as well as their associated financial returns under current and projected (RCP 8.5) fire regimes. While post-fire reforestation with jack pine revealed to be the most effective strategy to maintain potential production, associated costs quickly became prohibitive when applied over extensive areas. Proactive strategies such as an extensive use of variable retention harvesting, combined with replanting of fire-adapted jack pine only in easily accessible areas, appeared as a more promising approach. Despite this, our results suggest an inevitable erosion of forest productivity due to post-fire regeneration failure events, highlighting the importance of integrating fire a priori in strategic forest management planning as well as its effects on long-term regeneration dynamics.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».