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Enregistrement W4221111979 · doi:10.5194/egusphere-egu22-5199

Global changes, fire and spruce-forest dynamics in Québec-Labrador during the Holocene.

2022· preprint· en· W4221111979 sur OpenAlexaffabout
Jonathan Lesven, Milva Druguet-Dayras, Laurent Millet, Adam A. Ali, Yves Bergeron, André Arsenault, François Gillet, Damien Rius

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Climate changeTaigaGlobal warmingEnvironmental scienceFire regimeVegetation (pathology)BorealEcologyEcosystemGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context Boreal ecosystems provide numerous goods and services essential to human activities, such as wood and paper supply or the regulation of natural phenomena (floods, diseases) (Hassan et al., 2005). They also play a major role in the global climate balance, storing ~32% of the world's biogenic carbon (Pan et al., 2011; Bradshaw, 2015). Their dynamics are also intrinsically linked to fire activity, main disturbance driver in North American boreal forests (Kuuluvainen and Aakala, 2011), mainly controlled by climate-vegetation interactions (Ali et al., 2012). Under global warming, recent work predicts an increase of fire regimes, and a potential shift of the carbon sink function (Walker et al., 2019). However, Labrador and eastern Quebec regions remain poorly studied on multimillennial time scales. This study provides new insights on fire-climate-vegetation interactions in eastern Canadian forests, allowing us to better characterize the mechanisms by which climate change impacts fire regimes, and consequently forest structure and functioning. Material and methods To cover a wide range of fire-climate-vegetation interactions, this study is based on a North-South transect of 5 lacustrine sediment cores, covering the last 6,000 to 10,000 years across Quebec and Labrador regions. Chronologies were based on 210Pb/137Cs and 14C dating. Finally, to reconstruct local fire regimes, vegetation dynamics and climatic fluctuations during the Holocene, our study is based respectively on macrocharcoals (≥ 150 µm), pollen grains and chironomids assemblages. Results and Discussion Our study reveals that black spruce (Picea mariana (Mill.)) is the dominant species across the transect, but its proportion varies greatly, and is marked by a codominance with balsam fir in the south and with green alder in the north. In the south (white birch fir stand and spruce-lichen woodlands bioclimatic domains), our results show a high frequency but relatively low fire sizes during the warmest and driest periods, such as the Holocene Climate Optimum (HCO), followed by a reverse trend during the coldest and wettest periods such as the Neoglacial Period (NG), probably due to a longer fuel accumulation time promoting larger fires (Carcaillet et al., 2001). In the North (forest tundra bioclimatic domain), the HCO is marked by the absence of fire, whereas the NP is characterised by a strong increase in fire frequency, related to the progressive increase of black spruce after the deglaciation. Despite this north-south contrast, possibly related to the impact of the Atlantic Ocean, all sequences show an increase in both fire frequency and size after the industrial revolution, inducing a major change in vegetation trajectory towards more open environments marked by an increase in pioneer taxa. Conclusion During the Holocene, climate change induced variations in fire regimes in eastern Canada, but show spatial differences explained by black spruce dynamics and moisture inputs. Our study also reveals that temperature rises over the last 150 years have led to an increase in the frequency and size of fires and consequently to a progressive opening of the environment. This could ultimately alter the carbon sink function of boreal forests in the future (Bastianelli et al., 2017).

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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,254

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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