Considering regeneration failure in the context of changing climate and disturbance regimes in western North America
Notice bibliographique
Résumé
Wildfire-mediated changes to forests have prompted numerous studies on post-fire forest recovery of coniferous forests. Given climate change, a growing body of work demonstrates that conifer regeneration in temperate and boreal forests is declining, a phenomenon often termed “regeneration failure.” However, the definition and parameters are numerous and variable. Characterization of drought also varies greatly, thus hindering the ability to compare results among areas. This review discusses new perspectives on conifer regeneration failure and places these studies into the context of drought and fire activity. We focus this review on three forest types where conifer regeneration failure is well documented: western boreal forests, cold mixed-conifer forests, and dry pine forests. To place the challenges to conifer tree regeneration in the context of regional climate trends, we present a novel regional analysis that summarizes drought conditions prior, during, and following the year of a large wildfire. We demonstrate the need to assess failure in the context of specific forest dynamics and well-defined metrics. For example, tree establishment may historically occur over longer periods, and current and future climate may exacerbate this and not promote pre-fire forest structure and composition. Many forests are undergoing rapid change and the type, magnitude, and causes of changes need to be compared among areas. As such, we should be cautious of quantifying “regeneration failure” and drought without providing spatial and temporal context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».