The North American tree‐ring fire‐scar network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fire regimes in North American forests are diverse and modern fire records are often too short to capture important patterns, trends, feedbacks, and drivers of variability. Tree‐ring fire scars provide valuable perspectives on fire regimes, including centuries‐long records of fire year, season, frequency, severity, and size. Here, we introduce the newly compiled North American tree‐ring fire‐scar network (NAFSN), which contains 2562 sites, >37,000 fire‐scarred trees, and covers large parts of North America. We investigate the NAFSN in terms of geography, sample depth, vegetation, topography, climate, and human land use. Fire scars are found in most ecoregions, from boreal forests in northern Alaska and Canada to subtropical forests in southern Florida and Mexico. The network includes 91 tree species, but is dominated by gymnosperms in the genusPinus. Fire scars are found from sea level to >4000‐m elevation and across a range of topographic settings that vary by ecoregion. Multiple regions are densely sampled (e.g., >1000 fire‐scarred trees), enabling new spatial analyses such as reconstructions of area burned. To demonstrate the potential of the network, we compared the climate space of the NAFSN to those of modern fires and forests; the NAFSN spans a climate space largely representative of the forested areas in North America, with notable gaps in warmer tropical climates. Modern fires are burning in similar climate spaces as historical fires, but disproportionately in warmer regions compared to the historical record, possibly related to under‐sampling of warm subtropical forests or supporting observations of changing fire regimes. The historical influence of Indigenous and non‐Indigenous human land use on fire regimes varies in space and time. A 20th century fire deficit associated with human activities is evident in many regions, yet fire regimes characterized by frequent surface fires are still active in some areas (e.g., Mexico and the southeastern United States). These analyses provide a foundation and framework for future studies using the hundreds of thousands of annually‐ to sub‐annually‐resolved tree‐ring records of fire spanning centuries, which will further advance our understanding of the interactions among fire, climate, topography, vegetation, and humans across North America.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».